NVIDIA推出全球首款車載人工智慧超級電腦 提升自動駕駛車的智能

每秒24兆次的深度學習運算
DRIVE PX 2 為滿足 NVIDIA 汽車產業夥伴的各種需要而創造，建構一個開放性的開發平台，為深度學習提供前所未有的鉅量運算效能，其效能等同於 150 台 MacBook Pro。

它結合了兩顆新一代 Tegra® 處理器以及兩顆獨立的 Pascal™ 架構新一代 GPU，能提供每秒 24 兆次的深度學習運算速度，其特殊設計的指令集加快深度學習網路介面中採用的數學運算法，比前一代產品的運算效能高 10 倍以上。

DRIVE PX 2 深度學習的能力使其得以快速學習如何辨識日常駕駛中經常出現的各種挑戰，例如道路碎石、行徑離譜的違規駕駛、以及施工區域。深度學習亦能辨識多種傳統電腦視覺技術所無法應付的狀況，特別是在像大雨、下雪、以及濃霧等惡劣天候，以及包括日出、日落、以及漆黑等光線不足的光照條件。

在通用浮點運算方面， DRIVE PX 2 的多倍精準度 GPU 架構能達到每秒 8 兆次的運算速度，比前一代產品高 4 倍以上。這讓合作廠商能處理各式各樣的自動駕駛演算法，包括感測器融合、精細定位、以及路徑規劃。此外在需要多層次的深度學習網路時，亦能提供高精準度的運算。

深度學習應用於自動駕駛車
自動駕駛車運用多種感測器以分析周遭環境，DRIVE PX 2能處理12個視訊攝影機、光達、雷達、以及超音波感測器的輸入資料，加以融合後而得以精確地偵測物件、識別並確定車子相對於周圍的所在位置再推算出安全行車的最佳路徑。

這樣複雜的工作交由 NVIDIA DriveWorks™ 執行，結合了眾多軟體工具、函式庫、以及模組，促使業者快速開發與測試各種自動駕駛車。DriveWorks 實現感測器校正、擷取週圍環境資料、同步化、錄製，進而透過涵蓋所有DRIVE PX 2專用與通用處理器上運行的複雜演算法線程處理多個感測器資料流。其收錄的軟體模組能支援所有自動駕駛管道，包括從物體偵測、分類、與分段，一直到地圖定位與路徑規劃。

端對端的自動駕駛平台
NVIDIA 提供了端對端的解決方案，包含NVIDIA DIGITS™ 深度學習GPU訓練系統與 DRIVE PX 2 所組成，均為訓練深度神經網路以及於車中部署所輸出的神經網路而打造。

DIGITS這款工具可用來開發、訓練、以及呈現在任何搭載NVIDIA GPU系統上運行的深層神經網路，從PC與超級電腦，一直到Amazon Web Services以及最近發表的Facebook Big Sur Open Rack相容硬體。這些經過訓練的神經網路模組是在車內的NVIDIA DRIVE PX 2上運行。

市場熱烈採用
自NVIDIA去年夏天推出第一代 DRIVE PX 以來，已有超過50個車廠、一線供應商、開發者、以及研究機構採納NVIDIA 人工智慧平台來研發自動駕駛車，其效能表現、功能與易開發性備受推崇。

奧迪公司駕駛輔助系統工程部總監Matthias Rudolph 表示：「藉由運用NVIDIA的DIGITS深度學習平台，我們在處理德國魯爾大學波鴻分校的交通號誌資料庫時，用不到4個小時就達到超過96%的精準度。當其他人還在運用傳統電腦視覺演算法並花好幾年開發時間才達到類似的精準度，我們早就以光速般的速度飛快獲得類似的成果。」

BMW 集團美國技術處主任 Uwe Higgen 表示：「BMW正著手探索各種汽車使用情境的深度學習應用，從自動駕駛到生產線的品質檢驗。能夠在龐大資料上快速訓練深度神經網路模型的能力極為重要，透過運用搭載NVIDIA DIGITS的 NVIDIA GPU 叢集系統，我們已獲致許多令人振奮的成果。」

戴姆勒公司車輛自動化部門總監 Ralf G. Herrtwich 表示：「拜深度學習所賜，我們將汽車環境的感知能力拉近到人類的水準，並超越傳統電腦視覺的表現。」

福特公司研究創新中心技術總監Dragos Maciuca 表示：「NVIDIA DIGITS 上的深度學習已讓訓練行人偵測演算法得到30倍的效能提升，這些演算法正進行更進一步的測試與研發，我們正把它們移植到NVIDIA DRIVE PX上。」

DRIVE PX 2開發平台將於2016年第4季全面問市，早期試用夥伴將在第2季取得。