CES2016NVIDIA推全球首款车载人工智能超级电脑新日

【环球科技综合报道】2016?年?1?月?4?日?—?美国拉斯维加斯?—?国际消费类电子产品展览会(CES)?—?NVIDIA?今天发布了?NVIDIA?DRIVE??PX?2，加快自动驾驶汽车竞赛的节奏。NVIDIA?DRIVE??PX?2?是全球最强大的车载人工智能引擎。

NVIDIA?DRIVE?PX?2?让汽车行业能够利用人工智能来解决自动驾驶所固有的复杂性。该平台在?NVIDIA?最先进的?GPU?上利用深度学习来实现汽车周围?360?度态势感知，从而能够精确地确定汽车所在的位置并计算出安全舒适的行驶路线。

NVIDIA?联合创始人兼首席执行官黄仁勋?(Jen-Hsun?Huang)?表示：“驾驶员应对的是无限复杂的世界。现代人工智能与?GPU?技术的突破让我们最终能够解决自动驾驶汽车令人望而生畏的难题。”

“NVIDIA?GPU?是深度学习与超级计算取得进步的关键所在。我们正在利用这些?GPU?来打造未来自动驾驶汽车的大脑，这些自动驾驶汽车会始终保持警觉，最终将实现超人一般的态势感知水平。自动驾驶汽车将带来更高的安全性、全新的便捷出行服务乃至靓丽的城市设计，帮助人们营造更美好的未来。”

每秒?24?万亿次深度学习运算

打造?DRIVE?PX?2?的目的是为了满足?NVIDIA?汽车合作伙伴的需求，为其提供一款开放的开发平台。DRIVE?PX?2?能够为深度学习提供前所未有的处理性能，相当于?150?台?MacBook?Pro。

它包含?2?颗第二代?Tegra??处理器和?2?颗基于?Pascal??架构的新一代独立?GPU，每秒最多可完成?24?万亿次深度学习运算。该平台采用专门的指令集，这些指令集可加速深度学习网络推理中所运用的数学运算，平台计算性能比上一代产品快?10?倍以上。

DRIVE?PX?2?的深度学习功能使其能够快速学会如何解决日常驾驶中的难题，例如意外的路面垃圾、不遵守规则的驾驶员以及意外的建筑施工区域等等。深度学习还能够在传统计算机视觉技术无能为力的领域中解决各种难题，例如雨、雪和大雾等恶劣天气条件以及日出、日落和严重光线不足等弱光条件。

在通用浮点运算方面，DRIVE?PX?2?的多精度?GPU?架构每秒最多能够完成?8?万亿次运算。这一速度比上一代产品快?4?倍以上。这种强劲的处理性能让合作伙伴能够应付各种各样的自动驾驶算法，其中包括传感器融合、定位以及路径规划。它还能够在需要时为深度学习网络的各个层提供高精度计算。

自动驾驶汽车中的深度学习

自动驾驶汽车利用各种各样的传感器来了解其周围环境。DRIVE?PX?2?可以处理?12?路视频摄像头、激光定位器、雷达以及超声传感器的输入，将这些输入相融合来精确地检测和识别对象、确定汽车在其所处环境中的具体位置，然后为安全行驶计算最佳路径。

NVIDIA?DriveWorks??是一套便于完成这项复杂工作的软件工具、库以及模块，可加速自动驾驶车辆的开发与测试。通过在?DRIVE?PX?2?专用和通用处理器上运行的复杂算法流水线，DriveWorks?可实现传感器校准、环境数据的获取、同步以及传感器数据流的记录与处理。从对象识别、分类与图像分割到地图定位与路径规划，所包含的这些软件模块可用于自动驾驶流水线的方方面面。

针对深度学习的端到端解决方案

NVIDIA?提供的端到端解决方案由?NVIDIA?DIGITS??和?DRIVE?PX?2?组成，该解决方案既可以用于训练深度神经网络，也可以用于在汽车内部署该网络的输出。

DIGITS?是一款用于开发和训练深度神经网络并对其进行可视化的工具，可在任何基于?NVIDIA?GPU?的系统上运行，不论是个人电脑、超级计算机还是?Amazon?Web?Services?以及最近发布的?Facebook?Big?Sur开放机架兼容型硬件。被训练的神经网络模型在汽车内的?NVIDIA?DRIVE?PX2?上运行。

在市场上广受认可

自从?NVIDIA?去年夏季推出第一代?DRIVE?PX?以来，已有?50?多家汽车制造商、一级供应商、开发商以及研究机构采用?NVIDIA?的人工智能平台来开展自动驾驶开发工作。他们盛赞了这一平台的性能、功能以及易于开发的特点。

“通过利用?NVIDIA?的?DIGITS?深度学习平台，我们使用德国波鸿鲁尔大学的交通标志数据库在不到?4?个小时的时间里便取得了?96%?以上的精确度。利用传统计算机视觉算法的其它企业投入数年的开发力量才实现了类似的感知水平，而我们能够用风驰电掣般的速度达到这一水平。”

—?Matthias?Rudolph,?奥迪公司驾驶员辅助系统架构总监

“从自动驾驶到制造过程中的质量检验，宝马公司正在探索如何将深度学习运用到各种各样的汽车使用场合中。能否在海量数据上快速训练深度神经网络至关重要。通过利用配有NVIDIA?DIGITS?的?NVIDIA?GPU?集群，我们正在收获绝佳的成果。”

—?Uwe?Higgen,?宝马公司美国技术部门负责人

“由于深度学习，我们使车辆的环境感知能力大幅提升，使其更加接近人类的水平，这是传统计算机视觉技术无法企及的。”

—?Ralf?G.?Herrtwich,?戴姆勒公司车辆自动化总监

“在?NVIDIA?DIGITS?上运行深度学习的做法使行人检测算法的训练速度提升了?30?倍，随着我们将这些算法搬到?NVIDIA?DRIVE?PX?上来，我们将对其进行进一步的测试和开发。”

—?Dragos?Maciuca,?福特研究与创新中心技术总监

DRIVE?PX?2?开发引擎将于?2016?年第?4?季度大规模上市。抢先试用的开发合作伙伴将于第?2?季度获得这一开发平台。

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