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【汽车】老黄的硬核“厨房”：一个构架搞定所有级别自动驾驶，A100 GPU性能提高20倍( 二 )


在DRIVE AGX产品系列向入门级自动驾驶平台拓展的同时 ， NVIDIA Ampere架构也在进一步提升DRIVE平台的计算性能 ， 赋力下一代DRIVE Pegasus Robotaxi自动驾驶平台 。
该平台凭借两个Orin SoC和两块NVIDIA Ampere GPU ， 可实现2000 TOPS的性能 ， 因此能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络 。
该架构为NVIDIA第八代GPU提供了迄今为止最大的性能飞跃 ， 将DRIVE系统的性能提高了6倍 。
据悉 ， Orin SoC系列将于明年开始提供样品 ， 在2022年下半年投入生产并向汽车制造商供应 ， 为下一代可编程软件定义NVIDIA DRIVE AGX系列奠定基础 。
自主AI物流机器人跑进宝马工厂
英伟达AI机器人重新定义宝马工厂物流管理 。
在GTC上 ， 宝马集团宣布已采用全新NVIDIA Isaac机器人平台对其车厂进行优化 ， 利用先进的AI计算与可视化技术为其打造物流机器人 。
此次合作重点围绕实施基于NVIDIA技术的端到端系统展开 ， 采用基于软件架构开发、运行于NVIDIA开放式Isaac机器人软件平台的机器人 ， 完成从训练、测试到部署的全过程 。
宝马集团希望借此合作优化物流工厂的流程 ， 以更快捷、更高效地生产定制化配置的汽车 。
据悉 ， 开发完成后 ， 系统将在宝马集团全球范围内的工厂进行部署 。
黄仁勋称 ， “宝马集团采用 NVIDIA Isaac机器人平台重塑其工厂物流管理流程是一次具有革命性意义的举动 ， 利用在人工智能和机器人领域取得的突破进展 ， 创造出下一个高度可定制、及时、有序的制造水平 。 ”
【汽车】老黄的硬核“厨房”：一个构架搞定所有级别自动驾驶，A100 GPU性能提高20倍
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宝马集团物流高级副总裁Jürgen Maidl表示：“宝马秉承着将选择权交给客户的原则 ， 为不同客户提供针对各款车型 ， 多样化功能的量身定制 。 要想在一条生产线上 ， 生产更高质量、高度定制化的各款车型 ， 需要端到端的先进计算解决方案 。 与NVIDIA的合作使我们能够推进当前工厂物流的未来发展 ， 并最终让宝马集团的全球客户满意 。 ”
此次合作将采用NVIDIA DGX AI系统和Isaac仿真技术对机器人进行训练和测试 ， 采用NVIDIA光线追踪GPU对合成机器零件进行渲染 ， 以此强化训练 ， 并采用基于高性能NVIDIA Jetson和EGX edge计算机以及Isaac软件开发套件（SDK）构建的一组全新AI机器人 。
目前 ， 宝马工厂从4500个供应商那里接收数百万个零件 ， 单一零件编号数量高达23万 。
而随着宝马集团的汽车销售在过去10年中翻了一番 ， 达到250万辆 ， 这些数字还会持续增长 ， 此外 ， 宝马集团的车辆平均为客户提供100种不同的定制化选择 ， 意味着99％的客户订单都各有差别 ， 这些都为工厂物流带来了巨大挑战 。
Maidl 表示：“大量定制化配置的需求从根本上来讲 ， 在三个基础层面对宝马集团的生产带来了挑战 ， 即计算、物流规划和数据分析 。 ”
对此 ， 使用NVIDIA的Isaac机器人平台开发五款具有AI功能的机器人 ， 来改进物流工作流程 ， 如用于自动运输物料的导航机器人、用于选择和整理零件的操控机器人 ， 这些机器人都采用NVIDIA Jetson AGX Xavier和EGX 边缘计算机 。
基于NVIDIA Isaac SDK开发的机器人 ， 利用大量强大的深度神经网络 ， 可以处理感知 ， 分割 ， 姿势估计和人体姿势估计 ， 以感知其环境 ， 检测物体 ， 自动导航和移动物体 。
这些机器人在真实数据和合成数据上进行训练 ， 并使用NVIDIA GPU在各种光线和遮挡条件下渲染光线追踪机器部件 ， 以增强真实数据 。
然后 ， 在NVIDIA DGX系统上 ， 基于实际数据和合成数据来训练深度神经网络 。 接下来 ， 这些机器人在NVIDIA的Isaac模拟器上进行导航和操控的连续测试 ， 并运行于NVIDIA Omniverse虚拟环境中 ， 在该环境中 ， 多位来自不同地区的宝马集团员工都能够在同一个仿真环境中展开工作 。


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