Nvidia、自律走行向け200 TOPSのDrive AGX Orin発表、Xavier比3倍の電力効率

同社は自律走行車向けAIモデルも開発者に公開します。

中国・蘇州でのGPU Technology Conference（GTC）で、Nvidia CEOのJensen Huang氏が登壇し、同社自動車ポートフォリオの次世代SoCであるDrive AGX Orinを発表しました。

Orinは、CES 2018で発表されたわずか2年前のDrive AGX Xavierに続きます。XavierはNvidiaの車載AI加速向け現行フラッグシップSoCです。

170億トランジスタを備えるOrinは、Xavierの90億のほぼ2倍の規模で、INT8データで200 TOPSというほぼ7倍の性能を提供。そのサイズにもかかわらず、Xavier比3倍の電力効率も実現しています。

「これは性能の大幅な向上だが、TOPSだけの話ではない。自律走行車内で実行される多様で冗長なアルゴリズムなど、非常に複雑なワークロード向けにアーキテクチャが設計されている点が重要だ。Xavierが今日のワークロードを処理するなら、Orinは明日のワークロードを処理する」— Nvidia自動車担当シニアディレクター、Danny Shapiro氏。

Nvidia CEO Jensen Huang氏が中国でのGPUテクノロジーカンファレンスでOrinを発表（画像提供：Nvidia）

Orinは12個のHercules ARM64 CPUに加え、次世代Nvidia GPUコアと新しいディープラーニング・コンピュータビジョンアクセラレータを搭載。詳細は非公開。

レベル2〜レベル5の自律走行車とロボティクス向けに設計され、Orinは多くのニューラルネットワークとその他のアプリケーションを同時実行しながら、ISO 26262 ASIL-D安全レベルを達成。Nvidia Driveプラットフォームを活用し、OrinはXavierとソフトウェア互換性を持ちます。

Orinファミリは単一アーキテクチャベースの多様な構成を含み、2022年に顧客向け量産開始予定。

連合学習

Nvidiaはまた、アジア、中南米、オーストラリアで活動するアプリベース交通プロバイダーDidiとの提携を発表。

DidiはデータセンターでNvidia GPUを使用して機械学習アルゴリズムを訓練し、Nvidia Driveプラットフォームでレベル4自律走行車の推論を実行。Didiは8月に自律運転部門を独立会社として分社化し、Nvidia GPUベースの仮想GPUクラウドサービスを顧客向けに開始予定。

別の発表では、NvidiaがNvidia Drive向けに開発したディープニューラルネットワークの事前学習モデルを開発者に無料提供することを明らかに。これには交通信号・標識検出、車両・歩行者・自転車検出、経路認識、視線検出、ジェスチャー認識アルゴリズムが含まれます。

Orinは200 TOPS、Xavier比7倍性能、3倍電力効率を実現（画像提供：Nvidia）

重要なのは、これらのモデルが同社提供ツールでカスタマイズ可能で、連合学習を用いて更新できること。連合学習はエッジでローカルに学習しデータプライバシーを保護した後、複数ソースからの学習結果で中央モデルを更新します。

「AI自律走行車は、世界中の多様なデータセットで動作するソフトウェア定義車両だ」とNvidia CEOのJensen Huang氏。「当社のDNNと高度な学習ツールをAV開発者に提供し、複数データセット向けに最適化できるようにすることで、データ所有権とプライバシーを維持しながら、企業と国境を越えた共有学習を可能にする。最終的に、グローバル自律走行車の現実を加速する。」