NVIDIA Drive PX 2: a super-computer with 12 CPU cores and four Nvidia Pascal GPU chips for self-driving cars. Credits: nvdia.com
A cura di Manuel Occorso.
Come da tradizione al Consumer Electronics Show, a Las Vegas, Nvidia ha introdotto il più grande argomento della settimana. Nel passato gli argomenti dominanti sono stati il Mobile Gaming, la Wearable Tech e l’Internet delle Cose, ma quest’anno Nvidia ha iniziato una rivoluzione su scala globale.
Oggi parleremo di automobili.
Ha detto il CEO Nvidia Jen-Hsun Huang sul palco al Four Seasons Hotel, nella sera di Lunedì 4 Gennaio.
Huang non ha perso tempo nello svelare i dettagli del nuovo NVIDIA Drive PX 2:
un super-computer con 12 CPU a 4 GPU Nvidia Pascal per macchine con pilota automatico. L’hardware offre la potenza di 150 MacBook Pro, ma l’intero super-computer occupa lo spazio di un cestino da Picnic.
Questa è una rivoluzione per la società e le potenzialità delle macchine con pilota automatico. “Gli uomini sono la componente meno affidabile delle automobili: causiamo infatti praticamente tutti gli incedenti che avvengono in auto”.
Nvidia sta basando la tecnologia della sua automobile con pilota automatico su un’altra iniziativa prioritaria per la compagnia: il deep learning (apprendimento intensivo dell’IA). A Novembre hanno svelato una nuova piattaforma di data center end-to-end su grande scala costruita appositamente per il deep learning, oltre che il nuovo Jetson TX1, la piattaforma leader nel campo del visual computing per il processamento parallelo su GPU accelerate, un modulo grande quanto una carta di credito che promette di potenziare milioni di dispositivi smart.
Huang ha spiegato come questi progetti renderanno possibile la gestione di un intero ecosistema in una piattaforma end-to-end per il deep learning, che collegherà l’IA dell’automobile a una gigantesca neural-network. “Il nuovo mondo sarà una Internet delle Automobili connesse in cloud “, nella quale le automobili disporranno di funzionalità da super eroi.
Negli ultimi mesi Nvidia ha testato il suo ultimo Sistema end-to-end DriveNet per il riconoscimento di oggetti singoli e multipli sulla strada. “Questa rete, visto che la vogliamo caricare su una macchina, dovrà riconoscere gli oggetti in tempo reale. “ Fa notare Huang.
Attualmente, Nvidia sta lavorando per migliorare il suo Sistema a riconoscere sia gli oggetti sia le circostanze, dalle indistinguibili strade nei territori innevati ai veicoli di emergenza. Con un computer abbastanza potente e gli algoritmi di deep learning, immaginiamo che sarà possibile muoversi su strada in una macchina autopilotata, in modo sicuro.
