E' Orin il chip NVIDIA per il futuro della guida autonoma

E' Orin il chip NVIDIA per il futuro della guida autonoma

La roadmap dei SoC NVIDIA basati su architettura ARM, utilizzati nei futuri veicoli a guida autonoma, prevede le proposte Orin dopo quelle Xavier al momento in distribuzione ai partner

di pubblicata il , alle 13:41 nel canale Schede Video
NVIDIA
 

Tra gli annunci fatti da NVIDIA in occasione della propria conferenza GTC segnaliamo il futuro dei SoC, System on a Chip, dell'azienda americana basati su architettura ARM. Queste soluzioni continuano a venir sviluppate internamente all'azienda, venendo utilizzate principalmente quale centro di elaborazione per i sistemi di guida autonoma incentrati sulla piattaforma proprietaria DRIVE.

Al momento attuale NVIDIA ha avviato la distribuzione dei primi sample di SoC Xavier ai propri partner, mentre in commercio troviamo le proposte basate su architettura Parker che sono cuore del sistema DRIVE PX 2. Le proposte Xavier saranno abbinate alla piattaforma DRIVE Pegasus, mentre all'orizzonte vediamo le soluzioni Orin.

NVIDIA non ha fornito alcuna informazione specifica sul SoC Orin, se non evidenziare che si tratta di un'architettura a singolo chip al pari di quelle Xavier e Parker. E' ipotizzabile che questo chip possa venir costruito con tecnologia produttiva a 7 nanometri, e nelle intenzioni dell'azienda due chip Orin dovrebbero prendere il posto di un modulo DRIVE Pegasus che utilizza 4 chip Xavier.

Nel settore dell'automotive l'avere a disposizione una elevata potenza di elaborazione si bilancia necessariamente con la necessità di contenere al massimo i consumi. Un modulo DRIVE Pegasus ha un consumo di 500 Watt e non è difficile ipotizzare che nelle intenzioni di NVIDIA vi sia la volontà di contenere sensibilmente questo dato abbinando due chip Orin.

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2 Commenti
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demon7730 Marzo 2018, 14:58 #1
"Un modulo DRIVE Pegasus ha un consumo di 500 Watt"

porca vacca!
E' davvero tantissimo, non pensavo fosse così impegnativo gestire un sistema di guida utonoma..
lucusta30 Marzo 2018, 18:07 #2
è impegnativo, ma ci sono anche altre ragioni.
per il conseguimento del temine del task di un'algoritmo devi avere tempi noti e sicuri e questo lo ottieni con software (e relativo HW) che processano in real time.
in questo modo puoi parametrare la potenza al compito diù difficile nel tempo che tu intendi dare a quella operazione.
se non operi in real time devi invece dare un buon margine di potenza in più per fare in modo che la concomitanza di più task non allunghi eccessivamente i tempi.
è comunque un approccio, a mio avviso, precario, perchè ci può essere sempre il task che genera errori e t'impegna in calcoli infiniti.
devi perciò introdurre anche sistemi che impediscano lo stallo del calcolo, ma anche quelli che prioritizzino i vari task (quindi un ulteriore compito per la IA).

logicamente una programmazione real time richiede che tu conosca e sai eseguire ogni singolo task in modo definito, conoscendo tempo e carico, che su una IA non è sempre una cosa sicura.
l'approccio che stà usando nvidia e quello della forza bruta, da un punto di vista software più semplice, dal punto di vista HW più esoso.

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