NVIDIA DRIVE インフラストラクチャ

自動運転車のトレーニング、開発、検証のためのエンドツーエンド ソリューション。

NVIDIA DRIVE インフラストラクチャには、自動運転テクノロジの開発と検証に必要な、,データセンター向けハードウェア、ソフトウェア、生データ収集から検証にいたるまでのワークフローが含まれます。ニューラル ネットワークの開発、トレーニング、そしてシミュレーションを利用した検証、リプレイやテストに必要なビルディング ブロックを提供します。

AI ドライバーのデータ センター トレーニング グラウンド

AI ドライバーのデータ センター トレーニング グラウンド

DNN トレーニング

自動運転車を開発するには膨大な量のデータが必要です。その膨大なデータを管理しキュレーションするには、ハイパフォーマンスコンピューティングとインテリジェントなトレーニング手法が欠かせません。NVIDIA® DGX Systemsと高度なトレーニング ツールを利用することで、効率的に大規模なトレーニングが可能になり、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の最適化を実現できます。GPU と AI のパワーを利用することで、自動運転車の認識、計画、運転などに利用可能な DNN を徹底的にトレーニングできます。

クラウドでの車両仮想テスト

クラウドでの車両仮想テスト

シミュレーション

自動運転車の公道テストにおいて、起こりうる全ての交通状況に遭遇することは不可能と言えます。シミュレーションを使えば、通常の運転はもちろん、稀にしか起こらない状況や危険な状況を簡単に再現可能です。さまざまなシナリオを用いて複数の仮想車両群を何百マイルも走行させることにより、効率性で、費用対効果にすぐれた試験を、安全に行うことができます。DRIVE Constellation シミュレーション プラットフォームは、2 台のサーバーで構成されます。1 台のサーバーで動作するシミュレーター上で、仮想車両がセンサー出力を生成します。センサー データはストリーミングされ、もう 1 台のサーバーに内蔵された車両コンピューター DRIVE AGX 上の AV スタックでリアルタイムで処理されます。AV スタックで生成された車両制御コマンドは、シミュレーターに戻されます。この閉 ループ プロセスによって、ビット単位で正確で、タイミングも正確なハードウェアインザループ テストが可能になります。

リプレイ

自動運転ソフトウェアを改善する場合、リグレッションを避けるため、以前キャプチャしたセンサー データを用いて、新しいバージョンをテストできることがとても重要になります。DRIVE Constellation プラットフォームでセンサー データをリプレイすることで、過去の自動運転システムと最新バージョンのの性能を比較することが可能になります。シミュレーションによるテストも可能な DRIVE Constellation プラットフォームは、クラウドベースで自動運転テクノロジを検証できる唯一の包括的ソリューションです。

AI 搭載自動運転車の開発を始める。