当前位置:首页 > 消费电子 > 消费电子
[导读]NVIDIA在CES发布了 NVIDIA DRIVE™ PX 2,加快自动驾驶汽车竞赛的节奏。NVIDIA DRIVE™ PX 2 是全球最强大的车载人工智能引擎。NVIDIA DRIVE PX 2 让汽车行业能够利用人工智能来解决自动驾驶所固有的复杂性

NVIDIA在CES发布了 NVIDIA DRIVE™ PX 2,加快自动驾驶汽车竞赛的节奏。NVIDIA DRIVE™ PX 2 是全球最强大的车载人工智能引擎。

NVIDIA DRIVE PX 2 让汽车行业能够利用人工智能来解决自动驾驶所固有的复杂性。该平台在 NVIDIA 最先进的 GPU 上利用深度学习来实现汽车周围 360 度态势感知,从而能够精确地确定汽车所在的位置并计算出安全舒适的行驶路线。

NVIDIA 联合创始人兼首席执行官黄仁勋 (Jen-Hsun Huang) 表示:“驾驶员应对的是无限复杂的世界。现代人工智能与 GPU 技术的突破让我们最终能够解决自动驾驶汽车令人望而生畏的难题。”

“NVIDIA GPU 是深度学习与超级计算取得进步的关键所在。我们正在利用这些 GPU 来打造未来自动驾驶汽车的大脑,这些自动驾驶汽车会始终保持警觉,最终将实现超人一般的态势感知水平。自动驾驶汽车将带来更高的安全性、全新的便捷出行服务乃至靓丽的城市设计,帮助人们营造更美好的未来。”

每秒24 万亿次深度学习运算

打造DRIVE PX 2 的目的是为了满足 NVIDIA 汽车合作伙伴的需求,为其提供一款开放的开发平台。DRIVE PX 2 能够为深度学习提供前所未有的处理性能,相当于 150 台 MacBook Pro。

它包含2 颗第二代 Tegra® 处理器和 2 颗基于 Pascal™ 架构的新一代独立 GPU,每秒最多可完成 24 万亿次深度学习运算。该平台采用专门的指令集,这些指令集可加速深度学习网络推理中所运用的数学运算,平台计算性能比上一代产品快 10 倍以上。

DRIVE PX 2 的深度学习功能使其能够快速学会如何解决日常驾驶中的难题,例如意外的路面垃圾、不遵守规则的驾驶员以及意外的建筑施工区域等等。深度学习还能够在传统计算机视觉技术无能为力的领域中解决各种难题,例如雨、雪和大雾等恶劣天气条件以及日出、日落和严重光线不足等弱光条件。

在通用浮点运算方面,DRIVE PX 2 的多精度 GPU 架构每秒最多能够完成 8 万亿次运算。这一速度比上一代产品快 4 倍以上。这种强劲的处理性能让合作伙伴能够应付各种各样的自动驾驶算法,其中包括传感器融合、定位以及路径规划。它还能够在需要时为深度学习网络的各个层提供高精度计算。

自动驾驶汽车中的深度学习

自动驾驶汽车利用各种各样的传感器来了解其周围环境。DRIVE PX 2 可以处理 12 路视频摄像头、激光定位器、雷达以及超声传感器的输入,将这些输入相融合来精确地检测和识别对象、确定汽车在其所处环境中的具体位置,然后为安全行驶计算最佳路径。

NVIDIA DriveWorks™ 是一套便于完成这项复杂工作的软件工具、库以及模块,可加速自动驾驶车辆的开发与测试。通过在 DRIVE PX 2 专用和通用处理器上运行的复杂算法流水线,DriveWorks 可实现传感器校准、环境数据的获取、同步以及传感器数据流的记录与处理。从对象识别、分类与图像分割到地图定位与路径规划,所包含的这些软件模块可用于自动驾驶流水线的方方面面。

针对深度学习的端到端解决方案

NVIDIA 提供的端到端解决方案由 NVIDIA DIGITS™ 和 DRIVE PX 2 组成,该解决方案既可以用于训练深度神经网络,也可以用于在汽车内部署该网络的输出。

DIGITS 是一款用于开发和训练深度神经网络并对其进行可视化的工具,可在任何基于 NVIDIA GPU 的系统上运行,不论是个人电脑、超级计算机还是 Amazon Web Services 以及最近发布的 Facebook Big Sur开放机架兼容型硬件。被训练的神经网络模型在汽车内的 NVIDIA DRIVE PX2 上运行。

在市场上广受认可

自从NVIDIA 去年夏季推出第一代 DRIVE PX 以来,已有 50 多家汽车制造商、一级供应商、开发商以及研究机构采用 NVIDIA 的人工智能平台来开展自动驾驶开发工作。他们盛赞了这一平台的性能、功能以及易于开发的特点。

“通过利用 NVIDIA 的 DIGITS 深度学习平台,我们使用德国波鸿鲁尔大学的交通标志数据库在不到 4 个小时的时间里便取得了 96% 以上的精确度。利用传统计算机视觉算法的其它企业投入数年的开发力量才实现了类似的感知水平,而我们能够用风驰电掣般的速度达到这一水平。”

— Matthias Rudolph, 奥迪公司驾驶员辅助系统架构总监

“从自动驾驶到制造过程中的质量检验,宝马公司正在探索如何将深度学习运用到各种各样的汽车使用场合中。能否在海量数据上快速训练深度神经网络至关重要。通过利用配有NVIDIA DIGITS 的 NVIDIA GPU 集群,我们正在收获绝佳的成果。”

— Uwe Higgen, 宝马公司美国技术部门负责人

“由于深度学习,我们使车辆的环境感知能力大幅提升,使其更加接近人类的水平,这是传统计算机视觉技术无法企及的。”

— Ralf G. Herrtwich, 戴姆勒公司车辆自动化总监

“在 NVIDIA DIGITS 上运行深度学习的做法使行人检测算法的训练速度提升了 30 倍,随着我们将这些算法搬到 NVIDIA DRIVE PX 上来,我们将对其进行进一步的测试和开发。”

— Dragos Maciuca, 福特研究与创新中心技术总监

DRIVE PX 2 开发引擎将于 2016 年第 4 季度大规模上市。抢先试用的开发合作伙伴将于第 2 季度获得这一开发平台。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

双方的合作促成了尖端人工智能视觉解决方案,提高了效率、连通性和成本效益

关键字: 人工智能 智能家居 机器学习

轻量级AI定制模型助力低成本快速部署 北京2024年4月18日 /美通社/ -- 数据和人工智能(AI)领域的领先者SAS—今日在SAS Innovate大会上首次展示了一款变革性的、旨在帮助企业直面业务挑战的解决方案...

关键字: SAS AI模型 人工智能 INNOVATE

四月的上海,生机盎然繁花盛开。备受瞩目的“CHINAPLAS 2024 国际橡塑展”今日拉开帷幕,将一连四天(4月23 - 26日)在国家会展中心(上海)盛装绽放。展会规模空前,展商数量历史性地攀升至4,420家,相比2...

关键字: 新能源汽车 锂电技术 人工智能

创新打造云生态,共创智慧新未来

关键字: 人工智能 云实验室

眼下,人工智能不仅能辅助科学研究与艺术创作,还能实现自动驾驶、打造“无人农场”和“黑灯工厂”,成为解锁新质生产力的关键钥匙。

关键字: 人工智能 AI 无人农场

随着科技的飞速发展,人工智能已经逐渐走进我们的生活。从智能手机到自动驾驶汽车,人工智能正不断改变着我们的日常体验。然而,这只是科技革命的一个起点。

关键字: 人工智能 AI 自动驾驶

在人工智能的快速发展中,加强AI监管与推动AI技术的进步同等重要。从技术角度来看,可以通过可解释AI等技术手段增强AI的可信度。

关键字: 人工智能 AI 增强AI

上海2024年4月22日 /美通社/ -- 近日,全球领先人力资源咨询与解决方案提供商德科集团(The Adecco Group)发布《AI大变革中,全球商业领袖的前进之路(Leading Through the Gre...

关键字: AI 人工智能 Gen AI

随着科技的快速发展,人脸识别技术已经广泛应用于各个领域,如手机解锁、支付验证、门禁系统等。然而,有时我们可能会遇到人脸识别一直失败的情况,这不仅影响了用户体验,还可能引发安全隐患。本文将深入探讨人脸识别失败的原因,并提供...

关键字: 人脸识别 人工智能
关闭
关闭