NVIDIA Drive PX 2: deep learning per la guida autonoma

Non ce ne voglia NVIDIA, ma per semplicità diciamo che Drive PX 2 deve essere immaginata come una centralina che, per quanto evoluta, è un termine che risulta ovviamente riduttivo. Ma è per capirci meglio. Cosa amministri questa "centralina" è una cosa del tutto diversa. Al suo interno vengono sfruttate le più avanzate GPU NVIDIA per il deep learning al fine di avere una comprensione a 360 gradi di ciò che si trova intorno all'autovettura, nonché determinare con precisione la posizione dell'auto e calcolare le traiettorie più sicure e confortevoli. Diamo un attimo la parola a Jen-Hsun Huang, co-fondatore e CEO di NVIDIA:

"I guidatori hanno a che fare con un mondo infinitamente complesso. La moderna intelligenza artificiale e le GPU ci permettono finalmente di affrontare le difficili sfide delle automobili a guida autonoma. Le GPU NVIDIA, infatti, hanno un ruolo centrale nei progressi del deep learning e del supercomputing, che stiamo sfruttando per creare il cervello dei veicoli autonomi del futuro, che saranno continuamente in allerta e raggiungeranno livelli sovrumani di consapevolezza delle situazioni. I veicoli autonomi assicureranno una maggior sicurezza, nuovi e più convenienti servizi di mobilità e potranno persino contribuire a migliorare la progettazione urbana, fornendo un importante impulso alla creazione di un futuro migliore".

Abbiamo messo in grassetto i termini più importanti. la strada è un ambiente estremamente complesso, con una enormità di variabili. Gli incidenti stradali fanno più morti delle guerre, ma i test condotti con le auto a guida autonoma hanno dimostrato che un sistema con la giusta messa a punto può andare oltre la percezione umana del pericolo, a tutto vantaggio della sicurezza. NVIDIA, con Drive PX 2, offre ad alcuni partner come Volvo, Audi, Daimler, BMW e Ford un centro di controllo che fa della velocità di gestione dei segnali provenienti dai vari sensori la propria arma, appoggiandosi ad altre tecnologie NVIDIA e non solo per realizzare quello che ad oggi è il sistema più complesso ed efficiente. Partiamo dallo schema.

Lo "scatolotto" NVIDIA Drive PX 2 ha dimensioni simili a quelle di una scatola da scarpe ed è costituito da due SoC Tegra di prossima generazione (nel senso che attualmente non sono ancora in commercio), cui si aggiungono due GPU basate su architettura Pascal. Un mostro di potenza, che infatti consuma 250W e richiede un apposito sistema di raffreddamento a liquido, che però gode del vantaggio di poter sfruttare il circuito già presente nelle vetture per il motore (sempre che sia termico).

Per quale motivo delle GPU e dei SoC si sono infilati sotto il cofano o meglio, quale necessità ha portato a questa esigenza? Semplice: Drive PX 2 di NVIDIA può gestire fino a 12 flussi provenienti dalle videocamere di bordo, più segnali RADAR (onde elettromagnetiche appartenenti allo spettro delle onde radio o microonde per il rilevamento) e LIDAR (si determina la distanza di un oggetto o di una superficie utilizzando un impulso laser).

NVIDIA PX 2 è un mostro che può effettuare fino a 24 miliardi di operazioni al secondo, specifiche per l'elaborazione delle reti neurali tipiche del deep learning, e qui viene il bello. Quando abbiamo detto "gestione" in realtà si rischia di ridurre tutto a una semplice raccolta dati, ma il cuore del sistema sta proprio nel deep learning che questi apparecchi garantiscono. Non una raccolta dati fine a sé stessa, ma un sistema che fa tesoro di quel che registra per offrire reazioni ad imprevisti e una migliore guida in generale che migliorano col passare del tempo. NVIDIA, con questo dispositivo, sembra aver realizzato un apparecchio 10 volte più veloce rispetto alle soluzioni attuali (dati dichiarati, prendiamoli per buoni).

Le capacità di deep learning di DRIVE PX 2, per fare alcuni esempi, tornano enormemente utili quando vi sono elementi imprevisti come detriti stradali inaspettati, guidatori distratti o interruzioni impreviste della strada. Il deep learning è in grado anche di venire incontro in caso di pioggia, neve, nebbia, e condizioni di visibilità generalmente difficile.

L'architettura GPU a precisione multipla di DRIVE PX 2 è capace di gestire fino a 8 teraflop di operazioni al secondo in virgola mobile, una capacità di calcolo che consente ai partner di poter gestire tutti gli algoritmi della guida autonoma, tra cui la sensor fusion (armonizzare i risultati di sensori differenti per trarne delle regole pratiche, impossibili prendendo i segnali singolarmente), la localizzazione e la pianificazione dei percorsi.