Accelerator)」というものを発表した。NVDLAライセンスでローヤリティーフリーで利用できるようになっている。NVIDIAの自動車向けのディープラーニング用のXavierチップにはNVDLAが組み込まれている。次の図に示すように、NVDLAはFP16とINT16では1024個のMAC、INT8では2048個のMACを持ち、それにデータの入力とデータの出力のDMA、メモリインタフェースがついている。疎な重みの伸長回路、入力のWinograd変換回路などがついたディープラーニング用のアクセラレータである。Vision処理などを行う各種のエンジンを搭載している。Tensorコアによる20TOPSのディープラーニング性能を持つ。DLAはFP16で5TFlops、ビデオプロセサはエンコードでは1.2GPIX/s、デコードでは1.8GPIX/s、PVAは1.6TOPSでステレオ表示やイメージ処理ができる。CPUを搭載している。CPUは2重化されており、メモリにはECC/Parityがつけられており、診断回路やBISTでエラーを検出を行っている。NVIDIAの自動運転用のXavierチップ。この図はアーティストの描いたものではなく、本物のチップの写真のようである。AGXという自動運転用のプラットフォームを作っている。XavierはXavierチップ1個を使うもので、Level2+からLevel3の自動運転用である。Taxiの自動運転用の製品である。Taxi向けの製品である自動運転車では、周囲の認識だけでなく、次にどこに進めるかというフリースペースの認識、前の車までの距離の認識、天候の認識、LiDARでの周囲の認識、カメラに基づくマッピング、カメラに基づくHDマップでの位置認識、LiDARを使うHDマップでの位置認識、進路の認識、景色の認識など、この例では10種類の認識を行っている。自動運転で必要となる10種類の認識の例。周囲の状況や自車の位置をカメラ情報やLiDAR情報とマップ情報を照合して認識するしかし、実車で公道を走って学習したり、安全性を確認したりするのは容易ではない。事故につながるような危険な状況は、ほとんど出てこず、安全性の確認という観点では実走行は効率が悪い。そのため、NVIDIAではシミュレーションで車を走らせるということを行っている。たくさんの実走行データを集め、モデルの学習を行う。実走行で集めたLiDARやカメラなどのセンサからの情報を再生し、それを入力として自動運転システムを使って走行させる。このようにすれば、安全な状況での走行は減らし、危険がある状況での走行を重点的に実行することも可能であり、検証の効率が上がる。走行シミュレーションでは、多くの実走行データを集め、それで走行モデルの学習を行う。得られたモデルと走行データでバーチャル走行を行って、安全性を確認していく。米国では1Billionマイルの車の走行あたり770回(おおよそ200万kmに1回)の事故が発生している。実車で1B(10億)マイル走るには20台の車で(50年間にわたって)年間100万マイル走る必要がある。これは時間が掛かるし、費用も膨大にかかる。SIMは8台のカメラとRadarとLiDARのシグナルを再生して、まれな運転の難しいケースをシミュレートする。1万台のDGX-1を使うCONSTELLATIONでシミュレーションを行えば年間3Bマイルの走行をシミュレーションすることができる。SIMはVRで自動運転車を走行させてテストを行う。1万台のCONSTELLATIONを使えば年間3Bマイルの仮想走行テストができるDGX-1を並べたCONSTELLATIONはBit精度のセンサ入力を再現し、ハードウェアをループ内に含むシミュレーションを実施する。コーナーケースや稀なケースを再現して検証を行うことができる。CONSTELLATIONは、クラウド環境ですでに使えるようになっている。CONSTELLATIONを使えば、周囲の明るさや天候が違う場合の環境を作り出して、走行を検証することができる。仮想的なテスト環境とテスト車群をクラウドの中に作り出して走らせることができる。CONSTELLATIONは、実車のデータをベースに、仮想的に天候などが異なる場合の入力を作り出してシミュレーションを行うこともできるこのような環境が整備されていけば、実車での走行を減らして経済的、かつ、効率的に自動運転車のテストが行なえるようになると期待される。※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。Corporation。