MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.
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La plate-forme est équipée d’un « système sur une puce » (system on a chip : SoC) appelé Orin, qui est composé de 17 milliards de transistors et le résultat de quatre années de R&D. Le SoC Orin intègre l’architecture GPU nouvelle génération de NVIDIA et des cœurs CPU Arm Hercules. Il est également équipé d’accélérateurs de deep learning et de vision par ordinateur qui, ensemble, fournissent plus de 200 trillions d’opérations par seconde soit des performances pratiquement 7 fois supérieures au SoC NVIDIA d’ancienne génération Xavier.
« Créer un véhicule autonome sûr est l’un des plus grands défis informatiques actuels. Le montant et l’ampleur des investissements nécessaires ne font qu’augmenter, tout comme la complexité des tâches. C’est pourquoi les constructeurs ont besoin de plates-formes d’intelligence artificielle software-defined évolutives et programmables, à l’image de Orin », explique Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA.
L’industrie du transport va pouvoir profiter de l’accès aux réseaux d’apprentissage profond NVIDIA DRIVE™, afin de développer des véhicules autonomes via le registre de conteneurs NVIDIA GPU Cloud (NGC). Utilisé largement par les constructeurs d’automobiles, de camions et par les entreprises de robotaxis, NVIDIA DRIVE s’est imposé comme le standard en matière de développement de véhicules autonomes.
L’intelligence artificielle est essentielle au développement de véhicules autonomes sûrs car elle leur permet de percevoir ce qui les entoure et de réagir en temps réel. Ces véhicules sont équipés de douzaines de DNNs qui garantissent la précision de la perception, de la géolocalisation et de la planification des trajectoires.
« Les véhicules autonomes intelligents sont des véhicules software-defined qui doivent évoluer dans le monde grâce aux informations fournies par de nombreuses séries de données. En donnant l’accès aux développeurs à nos réseaux d’apprentissage profond, ainsi qu’à des outils d’apprentissage avancés pour optimiser ces DNN pour de multiples séries de données, nous facilitons le partage des connaissances entre différentes entreprises et différents pays, sans remettre en cause la propriété et la confidentialité des données. Finalement, ce sont tous les utilisateurs qui vont en profiter », explique Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA.
DiDi va utiliser les GPUs et les technologies d’intelligence artificielle de NVIDIA pour développer des solutions de conduite autonome et de Cloud Computing. DiDi va utiliser les GPUs NVIDIA® dans ses datacenters pour entraîner les algorithmes de machine learning. L’entreprise technologique chinoise utilisera également NVIDIA DRIVE™ pour l’inférence sur ses véhicules autonomes de niveau 4. NVIDIA DRIVE permet de fusionner les données émanant de tous types de capteurs (caméras, lidar, radar, etc.) utilisant de multiples réseaux d’apprentissage profond (DNNs) pour comprendre l’environnement à 360° degrés qui entoure la voiture et planifier une trajectoire sûre.
En août dernier, DiDi a annoncé la création d’une société indépendante focalisée sur le développement des véhicules autonomes, qui compte aujourd’hui de nombreux partenaires.
