本文摘要:双继续执行模式GPU使用最近的Volta结构,包括512个CUDA核心,浮点运算能力达到13TFlops,人工智能市场需求处理能力达到20TensorcoreTOPS的ISP,处理能力达到15GPIX/s,本地反对全HDR处理的DLA(深度自学加速器),获得5TFLOPSFP16运算能力,10TOPSINT8运算能力的PVA,处理能力达到16TOPS,需要对光东流和图像进行加速器,加速器,10TOPSINT运算能力。

黄仁勋

双继续执行模式GPU使用最近的Volta结构,包括512个CUDA核心,浮点运算能力达到1.3TFlops,人工智能市场需求处理能力达到20TensorcoreTOPS的ISP,处理能力达到1.5GPIX/s,本地反对全HDR处理的DLA(深度自学加速器),获得5TFLOPSFP16运算能力,10TOPSINT8运算能力的PVA,处理能力达到1.6TOPS,需要对光东流和图像进行加速器,加速器,10TOPSINT运算能力。可选参数:该芯片的开发时间约为8000年(守城狮8000年,8000年)。这么多专业参数意味着什么?这种DRIVEXAVIER产品的频繁出现意味着什么?(公共编号:)显然,重点是英伟达开始建设新的产品线-自动驾驶SoC平台,DRIVE二级AVIER很可能只是开始。

随着人工智能技术的发展,英伟达没有遵守标准化处理器,在自己的产品中逐渐加入效率高、性能好的专用处理器的英伟达对自动驾驶市场志在必得。如果说以上参数已经难以置信的话,黄仁勋在PPT标题上写的字会更加冷却。

这个芯片将于2018年Q1开始流通。这也意味着我们很可能在2018年内看到自动驾驶汽车用于该产品。黄仁勋在发表会现场也展示了DRIVEXAVIER平台的实际姿态,与英伟达现在主要的自动驾驶平台DRIVEPX2相比,DRIVEXAVIER的显着尺寸更小,同时粉丝的设计也更简单。

在现场功能展示中,DRIVEXAVIER使英伟达的BB8自动驾驶试验车顺利运行了几分钟,应对了各种路面状况。招聘公式2:DRIVE让PX。PXPegasus填充Level5自动驾驶去年10月,英伟达发表了DRIVE让PEgasus自动驾驶平台。其仅次于特征是在配备了两个Xavier芯片的同时,配备了两个Volta框架的GPU。

并且享有超过320的TOPS深度自学处置能力,这个数值是上一代DRIVEUPX平台的数倍。在现场,黄先生特别是将DRIVEPXPegasus与HPC进行了比较。上一代用于GP100核心的HPC整体深度自学处理能力为300TOPS,因此Pegasus已经达到上一代人工智能服务器。招式3:之后的合作,由于英伟达在自动驾驶方面的强大实力,实质上没有合作者不足,在这次发表会上,英伟达也宣布了百度和采埃孚的合作项目,自由选择了最近的DRIVE离开XAVIER平台的英伟达和AURORA领先制作了自动驾驶车辆计算平台的Uber和特斯拉合作制作了只有自动驾驶的Uber的大众集团选择了英伟达作为未来AI能力发展的合作伙伴。

黄仁勋在发表会现场也谈话了。他现在英伟达在NVIDIA的DRIVE产品发展方面已经有320名合作伙伴,包括消费级汽车、卡车、交通服务、供应商、地图、传感器、创业公司、学术机构等。招式4:新的NVIDIADRIVE安全功能结构为了确保NVIDIADRIVE的自动驾驶功能安全性,英伟达发表了AutoSim(司机模拟)这个系统。

该系统应完成以下任务:利用DGX服务器,构建各种参数固定式,几乎虚拟世界的自动驾驶环境,输入特定角度的图像数据记录,利用这些模拟分解的图像数据,反而可以训练车载自动驾驶平台,随时将人为操作者重新加入场景同时,由于DGX服务器、DRIVEPX系列平台在一定程度上用于英伟达的GPU结构,反对CUDA等基础技术,自学过程整体的数据在一定程度上可以系统到环境模拟算法。招式5:建立车内人工智能应用于平台NVIDIADRIVElix,除了英伟达多次提到的驾驶员注意力监视外,此次通过脸部识别,自动打开车尾箱的监视驾驶员,监视驾驶员,避免疲劳驾驶员的街道监视,在车辆停车场的状态下撞到自行车和电动汽车等。这些功能看起来不大,但人工智能技术在汽车这一场景中应用于全面延伸,有助于车辆的便利性、驾驶员和过路人的安全性。

可以想象,随着自动驾驶车辆各种传感器的再加入,DRIVEIX很可能不会出现更好的小想法。招式6:让自动驾驶车辆的思想AR化,即使跪下过自动驾驶车辆,也可能会告诉你想要什么,做什么样的判别。在这次发表会上,英伟达的解决办法是通过AR表示车辆的思想,经常出现在车辆的各个表示界面(挡风玻璃、倒镜、后镜、仪表盘等)。

英伟达现场也利用自己的Holodeck技术展开了明确的展示,可以看出自动驾驶车辆在行驶中在仪表盘和后视镜上可能再次发生危险的邻近车辆。现在这个技术看起来有点硬,黄仁勋也在现场回答说下次看这个技术的时候,我们需要优化。招式7:英伟达自动驾驶业务结构再次转变为以前最重要的节点,英伟达也公开发表了自己的DRIVE系列产品技术结构,其中基本集中在构建自动驾驶技术结构上,但在本次发表会上,英伟达实质上描绘了新的DRIVE系列产品发展结构。

该结构共分为四层:DRIVEIX:车辆中使用的各种选项小技术。例如,尾门自动打开,驾驶员状态监视,后方自行车检查等DRIVE回答AR:利用虚拟现实开展自动驾驶训练的技术。以上提到AutoSim自动驾驶模拟系统之一的DRIVEav:构建自动驾驶技术的核心技术。

还包括各种自动驾驶传感器的数据处理,根据照相机识别车道、标记、信号灯等,预测驾驶员的状况、驾驶路线计划等。DRIVEXAVIER:构建以上功能的基础平台(注意这里没有其他硬件型号)。

值得一提的是,黄仁勋在这一页PPT上的标题是未来汽车将由软件定义。作为半导体硬件芯片制造商的英伟达,这句话有点细致。

总结:英伟达摘果之日,自动驾驶纪元开始吗?只是,在今天的发表会上,黄仁勋首先用1/4~1/3的时间说了NVIDIA在游戏、人工智能方面的布局,但内容几乎都是以前提到的,所以我们几乎自由地跳过了。当然,另一个原因是黄仁勋和英伟达对横向细分的人工智能领域动手。从2012年前后发现自己的GPU性能限于人工智能场景后,英伟达实质上反对人工智能技术的发展。其最重要的方法是创建性能、结构更高效的GPU,也称为标准化人工智能处理器,创建适用于各种人工智能语言、场景的软件解决方案。

该方法在GPU性能高速发展的几年前,可能没有多少可以批评的地方。但是,随着越来越多的公司进入人工智能领域,越来越多的玩家开始尝试超越标准化的人工智能处理器,需要创造更高效、更强大的人工智能专用处理器。这种趋势本质上在半导体行业已经出演了好几次。

人工智能

这也不由得担心英伟达。这个人工智能先驱不会进入只制作标准化的人工智能处理器的轨迹吗?如果不进去的话,应用于场景的不是哪个吗从今天发表会的内容来看,黄仁勋和他的英伟达已经得出了自动驾驶的答案。

这个自由选择的理由也不难推测。自动驾驶市场相当大,英伟达目前在各种技术方面已经建成。

英伟达花了几年种的种子,又到了付果的日子。这对英伟达来说是个好消息,但对于自动驾驶行业来说,可能是考虑如何适应环境再次发生变化的时候了。

PS:黄仁勋在发表会现场拿DRIVE戟XAVIER时,他知道笑得像个孩子。原始文章允许禁止发布。

下一篇文章发表了注意事项。

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