Nvidia Drive PX2：下一代自动驾驶超级计算机

目录

• 1️⃣ 引言
• 2️⃣ Nvidia Drive PX2：汽车应用的新一代超级计算机
• 3️⃣ 深度学习和自主学习
  • 3.1️⃣ 深度学习和神经网络
  • 3.2️⃣ Nvidia DriveNet：定制化的神经网络
• 4️⃣ Nvidia DriveWorks：开发工具链
• 5️⃣ 数据集和算法训练
  • 5.1️⃣ Nvidia DIGITS DevBox: 训练算法的专业工作站
• 6️⃣ Nvidia Drive PX2在实际应用中的案例
  • 6.1️⃣ 沃尔沃与Nvidia合作的无人驾驶项目
• 7️⃣ 自动驾驶汽车的前景
• 8️⃣ 可视化技术为用户体验带来改变
  • 8.1️⃣ Nvidia Drive PX2对车内的可视化呈现

1️⃣ 引言

在2016年的CES展上，Nvidia公司的高级经理Dave Anderson为大家介绍了他们的重大产品发布——Nvidia Drive PX2超级计算平台，这是一款全新的用于汽车应用的超级计算机。该平台将为下一代自动驾驶汽车应用提供动力支持。Nvidia Drive PX2拥有超过8TFlops的处理能力，相当于约150台MacBook Pro的功能总和。这一平台使用深度学习技术进行人工智能在车载中的应用。他们利用深度学习创建了一种神经网络，可以在Nvidia Drive PX2上运行。这种神经网络使得计算机能够进行自主学习的过程。此外，Nvidia还提供了一整套开发工具链，名为Nvidia DriveWorks，供开发人员和研究人员构建下一代半自动驾驶应用。这些应用将在Nvidia Drive PX2平台上运行。

2️⃣ Nvidia Drive PX2：汽车应用的新一代超级计算机

Nvidia Drive PX2是一款完全集成在汽车中的超级计算机，其体积只有一个普通的孩子的午餐盒大小。尽管如此，它却具备强大的计算能力。这是因为在实时路径决策过程中，我们需要充足的处理能力。Nvidia Drive PX2的训练算法是使用Nvidia DIGITS DevBox完成的。该工作站使得研究人员可以使用不同的数据集来训练神经网络，从而向车辆传授知识。此外，DIGITS工具还可以对车辆从未见过的图像和场景进行定制化处理，从而提供更高的功能水平，或者帮助车辆实现学习能力的世代接续，持续推进车内软件的不断发展。

3️⃣ 深度学习和自主学习

3.1️⃣ 深度学习和神经网络

深度学习是一种人工智能技术，通过模仿人脑的神经网络结构来进行模式识别和决策。在Nvidia Drive PX2平台上，使用深度学习技术创建了一个神经网络，该网络可以通过训练来识别不同数据集中的对象或其他对车辆有意义的事物。这为自动驾驶汽车的发展提供了基础。

3.2️⃣ Nvidia DriveNet：定制化的神经网络

Nvidia DriveNet是一种可以根据不同数据集进行定制化的神经网络，例如Kitty或Cityscapes。借助这种神经网络，Nvidia Drive PX2能够识别车辆需要观察的对象或其他事物。这使得车辆的感知能力更为丰富。

4️⃣ Nvidia DriveWorks：开发工具链

Nvidia DriveWorks是一套用于开发下一代半自动驾驶应用的工具链。该工具链可以与Nvidia Drive PX2平台无缝集成，为研究人员和开发人员提供了极大的便利。通过Nvidia DriveWorks，他们可以构建出更加先进的半自动驾驶应用。

5️⃣ 数据集和算法训练

5.1️⃣ Nvidia DIGITS DevBox: 训练算法的专业工作站

Nvidia DIGITS DevBox是一台功能强大的工作站，可以使用不同的数据集来训练神经网络算法。研究人员可以使用DIGITS工具来编程和定制化神经网络，以便让车辆获得更多功能。此外，DIGITS工具还可以处理车辆以前从未见过的图像和场景，通过定制化算法来提高车辆的功能水平，使车辆的学习能力不断增强。

6️⃣ Nvidia Drive PX2在实际应用中的案例

6.1️⃣ 沃尔沃与Nvidia合作的无人驾驶项目

沃尔沃是Nvidia Drive PX2的首批客户之一。沃尔沃计划在2017年推出他们的无人驾驶项目“Drive Me”。该项目将使用Nvidia Drive PX2为首批100辆沃尔沃XC90进行动力支持，这些车辆将被改装为无人驾驶汽车。可以预见，无人驾驶汽车在未来的应用前景非常广阔。

7️⃣ 自动驾驶汽车的前景

在整个CES展览中可以清晰地看到，无论是哪个汽车制造商，都在开发配备不同传感器的车辆，并且在半自动驾驶和全自动驾驶方面进行广泛的讨论。自动驾驶汽车的未来前景非常可观，这也是为什么Nvidia发布Nvidia Drive PX2的时机非常关键。

8️⃣ 可视化技术为用户体验带来改变

8.1️⃣ Nvidia Drive PX2对车内的可视化呈现

作为一家视觉计算公司，Nvidia非常重视车内的可视化技术。对于自动驾驶车辆而言，如何看待和理解大量的传感器数据是非常重要的。作为驾驶这类自动驾驶汽车的用户，我们希望通过可视化技术感受到车辆所经历的情况，理解车辆下一步的转向或整体轨迹，并且对车辆周围的世界充满信心。为此，Nvidia展示了一个具有引人注目车内布置的座舱，在原本应是可重构仪表盘区域呈现了来自Nvidia Drive PX2系统的车辆所看到的视图。这种呈现方式既精细又直观，使人能够轻松理解车辆正在经历的情况，并且能够对车辆的行为感到安心。

FAQ

问：Nvidia Drive PX2是如何运作的？ 答：Nvidia Drive PX2是一款全新的超级计算平台，用于自动驾驶汽车应用。它使用深度学习技术创建了一种神经网络，能够在车辆上运行，并实现自主学习的能力。Nvidia DriveWorks是一套开发工具链，为开发人员提供了便利，使他们能够构建出下一代半自动驾驶应用。

问：Nvidia Drive PX2的计算能力有多强大？ 答：Nvidia Drive PX2拥有超过8TFlops的处理能力，相当于约150台MacBook Pro的功能总和。这使得它能够进行实时路径决策，为自动驾驶汽车提供充足的处理能力。

问：Nvidia Drive PX2在实际应用中的案例有哪些？ 答：沃尔沃是Nvidia Drive PX2的首批客户之一，他们计划在2017年推出名为"Drive Me"的无人驾驶汽车项目。该项目将使用Nvidia Drive PX2为首批100辆沃尔沃XC90进行动力支持。

问：自动驾驶汽车的前景如何？ 答：在CES展览上，许多汽车制造商都在展示配备不同传感器的车辆，并且就半自动驾驶和全自动驾驶展开了广泛的讨论。可以预见，自动驾驶汽车在未来的应用前景非常广阔。