Solutions de conduite autonome toujours plus sûres

Renforcez les performances des voitures sans conducteur avec une plateforme à faible latence.

Les solutions de conduite autonome requièrent une fiabilité sans faille. Pour répondre à ces besoins élevés en matière de sécurité, il faut déployer des plateformes de calcul IA à hautes performances à même de traiter les données multi-capteurs avec un maximum de précision. Les plateformes NVIDIA DRIVE  Xavier et Pegasus, qui ont été spécifiquement conçues pour les workflows d’inférence, permettent de gérer les réseaux de neurones profonds en temps réel avec une latence réduite. Les véhicules autonomes peuvent ainsi s’appuyer sur des algorithmes avancés de détection, de géolocalisation et de planification d’itinéraires basés sur le Deep learning pour analyser avec précision leur environnement immédiat et fonctionner en toute sécurité.

La technologie n’est pas figée. Alors que les solutions de conduite autonome évoluent constamment, les ingénieurs exploitent une grande variété de frameworks Deep Learning pour entraîner de nouveaux modèles de réseaux de neurones profonds sur Data Center. Compatible avec les principaux frameworks de l’industrie, la plateforme NVIDIA DRIVE s’enrichit en permanence grâce à notre programme de mises à jour OTA. Que ce soit avant, pendant ou après la mise en production des véhicules, NVIDIA DRIVE peut prendre en charge de nouveaux frameworks et de nouveaux modèles pour intégrer des capacités additionnelles et fournir un plus grand niveau d’autonomie.

Une architecture de pointe

UNE ARCHITECTURE DE POINTE

L’architecture NVIDIA DRIVE pour ordinateurs de bord IA équipe de nombreuses solutions matérielles de conduite autonome allant de Xavier (un module compact à basse consommation pour véhicules autonomes de niveau 3 et 4) à Pegasus (un supercalculateur embarqué pour robots-taxis de niveau 5). DRIVE Xavier intègre le système-sur-une-puce le plus puissant au monde, tandis que DRIVE Pegasus délivre une puissance de calcul sans précédent pouvant atteindre jusqu’à 320 trillions d’opérations Deep Learning par seconde.

Performances optimisées avec NVIDIA TensorRT

PERFORMANCES OPTIMISÉES AVEC NVIDIA TensorRT

L'architecture unifiée de NVIDIA permet d'entraîner des réseaux de neurones profonds sur Data Center avec les systèmes NVIDIA® DGX, puis de les déployer directement dans des véhicules autonomes en bénéficiant de capacités d'inférence en temps réel avec DRIVE Xavier ou DRIVE Pegasus. L’accélérateur d’inférences programmable NVIDIA TensorRTaméliore par ailleurs l'optimisation des modèles Deep Learning grâce à une validation rapide et à un déploiement simplifié des réseaux de neurones profonds, tout en accélérant les procédures d'inférence pour les applications d'apprentissage automatique.

Plus de données pour une meilleure réactivité

PLUS DE DONNÉES POUR UNE MEILLEURE RÉACTIVITÉ

Plus de 370 entreprises ont recours à NVIDIA DRIVE pour développer des véhicules autonomes. TuSimple - partenaire privilégié de NVIDIA - a amélioré ses performances d’inférence de 30% grâce à TensorRT. “NVIDIA possède une expertise inégalée et fournit les performances de calcul requises par la nouvelle génération de véhicules autonomes,” explique Xiaodi Hou, Directeur de la technologie pour TuSimple. Fondée en 2015, la société TuSimple développe des technologies innovantes pour la livraison automatisée de marchandises à longue distance. Les gains de performance fournis par TensorRT permettent à TuSimple d’analyser des données de caméra additionnelles et d’incorporer de nouveaux algorithmes IA dans leurs camions autonomes, sans sacrifier la réactivité.

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