AI 芯片处理同步工作负载

该公司还将向开发人员提供用于自动驾驶汽车的人工智能模型。

在中国苏州举行的公司 GPU 技术大会 (GTC) 上，英伟达首席执行官黄仁勋登台介绍了公司汽车产品组合中的下一代 SoC Drive AGX Orin。

Orin 紧随 2 年前在 CES 2018 上推出的 Drive AGX Xavier。Xavier 是英伟达目前用于车辆 AI 加速的旗舰 SoC。

Orin 有 170 亿个晶体管，几乎是 Xavier 的两倍，后者有 90 亿个，并且提供了近 7 倍的性能（INT8 数据为 200 TOPS）。该公司表示，尽管它的尺寸很大，但 Orin 的能效也是 Xavier 的 3 倍。

“[这是] [性能] 的巨大提升，但这不仅仅是关于 TOPS，而是关于为非常复杂的工作负载而设计的架构，非常多样化和冗余的算法必须在自动驾驶汽车内部运行，这将是现在由 Xavier 处理，未来由 Orin 处理，”Nvidia 汽车高级总监 Danny Shapiro 说。

Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 在该公司在中国举行的 GPU 技术会议上向观众展示 Orin（图片来源：Nvidia）

Orin 将使用 12 个 Hercules ARM64 CPU，以及下一代 Nvidia GPU 内核和新的深度学习和计算机视觉加速器，该公司没有透露。

它将用于自动驾驶汽车（从 2 级到 5 级的设计）和机器人技术，其中许多神经网络和其他应用程序需要同时运行，同时达到 ISO 26262 ASIL-D 安全级别。 Orin利用Nvidia Drive平台，软件将与Xavier兼容。

Orin 系列将包括一系列基于单一架构的配置，并将于 2022 年提供给客户生产运行。

联邦学习

英伟达还宣布与滴滴建立合作伙伴关系。滴滴是一家基于应用的交通服务提供商（类似于优步），活跃于亚洲、拉丁美洲和澳大利亚。

滴滴将在其数据中心使用 Nvidia GPU 来训练机器学习算法，并在其 4 级自动驾驶汽车中使用 Nvidia Drive 平台进行推理。该公司于 8 月将其自动驾驶业务部门分拆为一家独立的公司。它还将为客户推出基于Nvidia GPU的虚拟GPU云服务。

在另一份公告中，英伟达透露，它将为自动驾驶汽车开发人员免费提供为 Nvidia Drive 开发的深度神经网络 (DNN) 的预训练模型。其中包括用于检测交通灯和标志的模型，以及车辆、行人和自行车等其他物体。它们还包括路径感知、注视检测和手势识别算法。

Orin 将提供 200 TOPS，性能是 Xavier 的 7 倍，而能效是 3 倍（图片：Nvidia）

重要的是，这些模型可以使用公司提供的工具进行定制，并且可以使用联邦学习进行更新。联合学习是一种在使用来自多个来源的训练结果更新中央模型之前在边缘本地进行训练以保护数据隐私的技术。

英伟达首席执行官黄仁勋表示：“人工智能自动驾驶汽车是一种软件定义的汽车，需要在世界各地的各种数据集上运行。” “通过让 AV 开发人员访问我们的 DNN 和高级学习工具以针对多个数据集对其进行优化，我们实现了跨公司和国家/地区的共享学习，同时维护了数据所有权和隐私。最终，我们正在加速实现全球自动驾驶汽车。”