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作者: XF-News
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[活動/消息] NVIDIA 發表全球首款功能安全性 AI 自駕平台

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XF-News 發表於 2018-1-12 17:55:15 | 顯示全部樓層 |閱讀模式



NVIDIA (輝達) 今天宣布針對其 AI 自駕車平台 NVIDIA DRIVE™所發表之功能安全性架構的細節,該平台採用冗餘配置與多元功能的設計,讓車輛即使在行駛、環境或系統層面出現差錯時,依然能安全行駛。

NVIDIA DRIVE架構讓車廠能製造與部署各種自駕車與運輸車,除了保持一定的功能安全外,還能通過包括像 ISO 26262 的國際安全標準認證。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示:「安全對於自駕車最為重要,且即使出現各種狀況,依然能保持行車安全尤其必要。NVIDIA 至今最重要的投資在於功能安全性平台,而這方面的挹注將為車廠提供關鍵技術,協助他們將自駕車推入市場。」

NVIDIA DRIVE 提供完整的安全平台,其涵蓋流程、技術以及模擬系統,詳述如下:

  • 流程:在自動駕駛系統中,針對設計、管理與建檔設立全方位的安全準則,規範各項步驟。

  • 處理器設計與硬體功能:結合各種處理器確保失誤安全功能。其中包括 NVIDIA 針對 NVIDIA Xavier™ 所搭載的 CPU 與 GPU 處理器、深度學習加速器、影像處理 ISP、電腦視覺 PVA與視訊處理器,所自行設計的 IP,其皆能透過記憶體與匯流排上的鎖步處理和錯誤校正碼,以及搭配內建的測試功能,達到最高品質與安全標準。符合 ASIL-C 安全等級的 NVIDIA DRIVE Xavier 處理器與 ASIL-D  等級的安全微控制器,搭配適當的安全邏輯,就能達到最高系統層級 ASIL-D 功能安全性規範。

  • 軟體:整合多家重要合作夥伴先進的安全技術。NVIDIA DRIVE 作業系統軟體結合通過ASIL-D安全認證的 BlackBerry QNX 64 位元即時作業系統,以及 TTTech 的 MotionWise 安全程式框架,此框架能在執行即時運算功能時,封裝每個程式並與其他程式進行隔離。NVIDIA DRIVE 作業系統完全支援 Adaptive AUTOSAR 開放標準汽車系統架構與程式框架。NVIDIA 的工具鏈,包括 CUDA®  編譯器與TensorRT™,則採用 ISO 26262 Tool Classification Levels 標準,確保安全且穩定的開發環境。

  • 演算法:NVIDIA DRIVE AV 自駕車軟體堆疊能執行各種功能,包括自我移動(ego-motion)、感知(perception)、定位與行車路徑規劃等。為實現失誤安全功能,每項功能皆導入冗餘配置與多樣性策略。舉例來說,感知的多樣性是透過融合光達、攝影機以及雷達等元件來達成。在 CPU、CUDA GPU、深度學習加速器和PVA加速器上運行的深度學習與電腦視覺演算法能增進餘配置與多樣性。NVIDIA DRIVE AV 是由各車廠攜手針對自動駕駛堆疊所開發的完全備援系統,讓 Level 5 自駕車能達到最高等級的功能安全性。

  • 虛擬實境模擬:搭載各種頂尖技術的自駕車本身就是一個極度複雜的系統。要證明系統確實達到 SoTIF 設計目標或功能安全性,無疑是一大挑戰,因此必須透過各種情境與天候條件的考驗。由於道路測試在可控性、重複性、嚴密性、或速度方面都稍有不足,因此擬真的環境模擬非常重要。NVIDIA 開發名為 NVIDIA AutoSIM 的虛擬實境模擬器,用來測試 DRIVE 平台以及針對各種罕見狀況進行模擬。在 NVIDIA DGX™  超級電腦上運行的 NVIDIA AutoSIM  可持續提供回歸測試,能用來模擬出數十億計哩程的測試結果。

產業夥伴的支持

BlackBerry 執行董事長暨執行長John Chen表示:「NVIDIA 的深度學習功能與 BlackBerry QNX的人身安全即時作業系統的結合,完全契合各家車廠的期望與需求。我們與 NVIDIA 之間的合作將帶給汽車產業一個符合功能安全且最高標準的 AI 自駕平台。 」

TTTech 執行長Georg Kopetz表示:「我們很高興與汽車AI技術的領導者 NVIDIA 合作並和雙方客戶密切合作,一起貢獻我們成熟的自駕系統安全軟體框架MotionWise。這項世界級廠商的策略結盟將為市場帶來一個完整解決方案,符合從 Level 2一直到 Level 5 的內部控管與對外防護的安全規範,打造真正符合失誤安全要求的自動駕駛系統。」

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關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達)自1999年發明GPU起,成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品,掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧,透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等,來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊,請瀏覽http://nvidianews.nvidia.com/

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