Nvidia lance Drive AGX Orin : puce IA 200 TOPS, efficacité 3× pour véhicules autonomes

La société rendra également ses modèles IA pour véhicules autonomes accessibles aux développeurs.

Lors de la conférence GPU Technology Conference (GTC) de l'entreprise à Suzhou, Chine, le CEO de Nvidia Jensen Huang est monté sur scène pour présenter Drive AGX Orin, le SoC de nouvelle génération dans le portefeuille automobile de la société.

Orin succède à Drive AGX Xavier, lancé il y a juste sous 2 ans au CES 2018. Xavier est le SoC phare actuel de Nvidia pour l'accélération IA dans les véhicules.

Orin, avec 17 milliards de transistors, est presque le double de la taille de Xavier (9 milliards) et délivre près de 7x la performance (200 TOPS pour données INT8). Malgré sa taille, Orin offre aussi 3x l'efficacité énergétique de Xavier, selon la société.

« C'est un énorme gain de performance, mais ce n'est pas seulement les TOPS. C'est l'architecture conçue pour des charges de travail très complexes, algorithmes divers et redondants qui s'exécutent dans un véhicule autonome. Xavier gère les charges d'aujourd'hui ; Orin gérera celles de demain. » — Danny Shapiro, directeur senior automobile chez Nvidia.

Le CEO de Nvidia Jensen Huang présente Orin à l'audience à la conférence GPU technology en Chine (Image : Nvidia)

Orin utilisera 12 CPUs Hercules ARM64 aux côtés de cœurs GPU Nvidia de nouvelle génération et de nouveaux accélérateurs deep-learning et vision par ordinateur, dont les détails n'ont pas été divulgués.

Conçu pour véhicules autonomes niveau 2 à 5 et robotique, Orin peut exécuter de nombreux réseaux de neurones et autres applications simultanément tout en atteignant les niveaux de sécurité ISO 26262 ASIL-D. En tirant parti de la plateforme Nvidia Drive, Orin est compatible logiciellement avec Xavier.

La famille Orin inclura une gamme de configurations basées sur une architecture unique et sera disponible pour les séries de production clients en 2022.

Apprentissage fédéré

Nvidia a également annoncé un partenariat avec Didi, le fournisseur de transport par application actif en Asie, Amérique Latine et Australie.

Didi utilisera les GPU Nvidia dans son centre de données pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique et la plateforme Nvidia Drive pour l'inférence dans ses véhicules autonomes niveau 4. Didi a scindé son unité de conduite autonome en une société séparée en août et lancera des services cloud GPU virtuels pour clients basés sur les GPU Nvidia.

Dans une annonce séparée, Nvidia a révélé qu'il rendra les modèles pré-entraînés pour les réseaux de neurones profonds développés pour Nvidia Drive librement accessibles aux développeurs de véhicules autonomes. Ceux-ci incluent des modèles pour détecter feux de signalisation et panneaux, ainsi que véhicules, piétons et vélos. Ils incluent aussi des algorithmes de perception de trajectoire, détection de regard et reconnaissance de gestes.

Orin offrira 200 TOPS, 7x la performance de Xavier à 3x l'efficacité énergétique (Image : Nvidia)

Important, ces modèles peuvent être personnalisés avec les outils fournis par l'entreprise et mis à jour via l'apprentissage fédéré. L'apprentissage fédéré entraîne localement en périphérie, préservant la confidentialité des données, avant qu'un modèle central ne soit mis à jour avec les résultats d'entraînement de multiples sources.

« Le véhicule autonome IA est un véhicule défini par logiciel devant opérer dans le monde sur une grande variété de jeux de données », a déclaré Jensen Huang, CEO de Nvidia. « En donnant aux développeurs AV l'accès à nos DNN et outils d'apprentissage avancés pour les optimiser pour multiples jeux de données, nous permettons l'apprentissage partagé entre entreprises et pays tout en maintenant la propriété et la confidentialité des données. Finalement, nous accélérons la réalité des véhicules autonomes globaux. »