为什么超级计算机需要为自动驾驶汽车提供动力？ 蒂姆·巴贾林

几个月前，在Nvidia的开发者大会上，我花了很多时间与人们谈论Nvidia及其合作伙伴的自动驾驶汽车计划。

英伟达首席执行官黄仁勋（Jen-Hsun Huang）在主题演讲中介绍了用于自动驾驶车辆的英伟达Drive PX系统的更新版本，该系统基本上是位于汽车后备箱中的超级计算机。 它的高清地图绘制工具可以感应，规划和响应各种类型的道路和驾驶状况。 演示演示了一辆汽车，只需培训3000个小时，就可以学会在主要道路和未知道路上自动驾驶。

这里的运算词是“超级计算机”。 在过去的十年中，Nvidia围绕其GPU架构创建了一些世界上最快的处理器。 它最近宣布了一项突破性产品，称为全球首个致力于深度学习的超级计算系统DGX-1。 该系统可堆叠多达八个Tesla P100处理器，并在一个盒子中提供170 teraflops，在机架中提供2 petopop，突破价格为129, 000美元。

这种架构是会议上最大的宣布之一，它的工作现在也涉及到自动驾驶汽车。

丰田研究院首席执行官吉尔·普拉特（Gill Pratt）强调了其与Nvidia的合作关系，而类似超级计算机的系统在汽车中的作用将在未来的自动驾驶汽车计划中发挥作用，这一点就变得显而易见。 普拉特指出，丰田致力于自动驾驶汽车的第一大原因是“我们每年忍受120万人被杀的事实令人震惊，这是一种耻辱。这远远超过了战争中被杀的人数。 。”

我在VentureBeat上的朋友Dean Takahashi很好地总结了普拉特对丰田无人驾驶汽车战略的看法，但总的来说，普拉特的主题演讲给我们一种感觉，即丰田将在安全无人驾驶汽车的开发中发挥关键的领导作用。 实际上，普拉特继续说，丰田公司所做的研究对于公众的整体安全是如此重要，以至于该公司正在向竞争对手公开其大部分研究成果，或者他称之为“合作竞争”。

我看到Nvidia在这一领域也扮演着重要角色。 我花了一些时间在Nvidia的智能汽车程序专家Danny Shapiro身上​​，他为我展示了Drive PX 2主板。

该系统基于一种神经网络，对于几乎可以想象到的每种驾驶情况，处理关键决策都是必不可少的。 我意识到大多数大型半导体公司都拥有用于自动驾驶汽车的芯片，但是当我离开Drive PX 2演示时，我心想，如果是在自动驾驶汽车中，我会想要一款高性能的超级计算机进行引导。

我怀疑这也是Nvidia的许多汽车客户背后的想法。 英伟达内部所做的工作，加上新的Drive PX 2系统，使其成为解决交付自动驾驶汽车中的问题和挑战的最重要的半导体公司之一。 从我在活动中看到的情况来看，未来我们可能需要超级计算机级处理器来交付这种超安全的自动驾驶汽车。