Nvidia lanza Drive AGX Orin: chip IA de 200 TOPS con 3× eficiencia para vehículos autónomos

La compañía también pondrá sus modelos de IA para vehículos autónomos a disposición de los desarrolladores.

En la conferencia de tecnología GPU (GTC) de la compañía en Suzhou, China, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, subió al escenario para presentar Drive AGX Orin, el SoC de próxima generación en el portfolio automotriz de la compañía.

Orin sigue a Drive AGX Xavier, lanzado hace poco menos de 2 años en CES 2018. Xavier es el SoC insignia actual de Nvidia para aceleración de IA en vehículos.

Orin, con 17 mil millones de transistores, es casi el doble del tamaño de los 9 mil millones de Xavier y entrega casi 7× el rendimiento (200 TOPS para datos INT8). A pesar de su tamaño, Orin también ofrece 3× la eficiencia energética de Xavier, según la compañía.

“Este es un enorme impulso en rendimiento, pero no se trata solo de TOPS. Se trata de la arquitectura diseñada para cargas de trabajo muy complejas, algoritmos diversos y redundantes que se ejecutan dentro de un vehículo autónomo. Xavier maneja las cargas de trabajo de hoy; Orin manejará las de mañana.” — Danny Shapiro, director senior de automotriz en Nvidia.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, presenta Orin a la audiencia en la conferencia de tecnología GPU de la compañía en China (Imagen: Nvidia)

Orin usará 12 CPUs ARM64 Hercules junto con núcleos GPU de próxima generación de Nvidia y nuevos aceleradores de deep‑learning y computer‑vision, cuyos detalles no fueron revelados.

Diseñado para vehículos autónomos y robótica de Nivel 2 a Nivel 5, Orin puede ejecutar muchas redes neuronales y otras aplicaciones simultáneamente mientras alcanza niveles de seguridad ISO 26262 ASIL‑D. Aprovechando la plataforma Nvidia Drive, Orin es compatible por software con Xavier.

La familia Orin incluirá una gama de configuraciones basadas en una sola arquitectura y estará disponible para corridas de producción de clientes en 2022.

Aprendizaje federado

Nvidia también anunció una asociación con Didi, el proveedor de transporte basado en app activo en Asia, Latinoamérica y Australia.

Didi usará GPUs de Nvidia en su centro de datos para entrenar algoritmos de machine‑learning y la plataforma Nvidia Drive para inferencia en sus vehículos autónomos Nivel 4. Didi escindió su unidad de conducción autónoma en una empresa separada en agosto y lanzará servicios de GPU virtual en la nube para clientes basados en GPUs de Nvidia.

En un anuncio separado, Nvidia reveló que pondrá a disposición gratuita modelos pre‑entrenados para las redes neuronales profundas que desarrolló para Nvidia Drive a desarrolladores de vehículos autónomos. Estos incluyen modelos para detectar semáforos y señales, así como vehículos, peatones y bicicletas. También incluyen algoritmos de percepción de ruta, detección de mirada y reconocimiento de gestos.

Orin ofrecerá 200 TOPS, 7× el rendimiento de Xavier a 3× la eficiencia energética (Imagen: Nvidia)

Importante, estos modelos pueden personalizarse usando herramientas proporcionadas por la compañía y actualizarse usando aprendizaje federado. El aprendizaje federado entrena localmente en el edge, preservando privacidad de datos, antes de que un modelo central se actualice con resultados de entrenamiento de múltiples fuentes.

“El vehículo autónomo IA es un vehículo definido por software requerido para operar alrededor del mundo en una amplia variedad de datasets”, dijo Jensen Huang, CEO de Nvidia. “Al proporcionar a desarrolladores AV acceso a nuestros DNNs y herramientas avanzadas de aprendizaje para optimizarlos para múltiples datasets, estamos permitiendo aprendizaje compartido across empresas y países manteniendo propiedad y privacidad de datos. En última instancia, estamos acelerando la realidad de vehículos autónomos globales.”