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Nvidia专利帮助自动驾驶汽车检测紧急车辆

2022-06-22 10:04 性质:原创 作者:优优 来源:中国AGV网
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一辆在旧金山运行的Cruise自动驾驶汽车。| 图片来源:CruiseNvidia为一个系统申请了专利,该系统将有助于解决自动驾驶中最大的问题之一:自动驾驶汽车如何识别和应对紧急车辆。当涉及到识别紧急车...

一辆在旧金山运行的Cruise自动驾驶汽车。| 图片来源:Cruise

Nvidia为一个系统申请了专利,该系统将有助于解决自动驾驶中最大的问题之一:自动驾驶汽车如何识别和应对紧急车辆。

当涉及到识别紧急车辆并对其作出适当反应时,自动驾驶汽车可能会陷入困境。就在几个月前,即2022年4月,旧金山的一辆Cruise汽车无意中阻挡了一辆消防车对火灾的反应。根据《连线》杂志的报道,这辆卡车试图通过一辆双车位的垃圾车,使用没有安全驾驶员的Cruise车辆所处的对向车道。

通常情况下,人类司机会简单地倒车,以便紧急车辆能够绕过它,但Cruise车辆在关键的25秒内没有动,然后垃圾车司机才从他们的工作中跑出来移动车辆。根据提交给加州公共事业委员会的文件,该事件导致反应迟缓,意味着更多的财产损失和人身伤害。

Nvidia的专利申请是由美国专利和商标局在2022年5月公布的,旨在帮助自动驾驶汽车避免类似情况。

该专利描述了涉及连接到自主或半自主汽车上的麦克风的系统,以捕捉附近紧急响应车辆的警报声。麦克风将与深度神经网络(DNN)合作,创建与检测到的警报声相对应的音频信号。

然后,这些信号被用来创建一个频谱,再由DNN进行处理和分析,从而确定紧急响应车辆的位置、行驶方向和种类。然后,车辆可以根据应急车辆的位置和去向做出适当的决定。

虽然英伟达的专利对自动驾驶汽车的世界有着令人振奋的影响,但该公司还没有发布任何正式的产品声明,该项目似乎还处于专利申请阶段。

英伟达公司获得了我们的姐妹刊物《机器人商业评论》颁发的2022年RBR50机器人创新奖。该公司因其Omniverse Replicator而获奖,这是一个数据生成引擎,可以在逼真的、物理上准确的虚拟环境中根据物理模拟产生合成数据,用于训练深度神经网络。

VIDIA(Nvidia Corporation,/ɛnˈvɪdiə/;中国台湾与香港繁中名为輝達,中国大陆简中名为英伟达),创立于1993年1月,是一家以设计和销售图形处理器为主的无厂半导体公司。NVIDIA亦会设计游戏机核心,例如Xbox和PlayStation。NVIDIA最出名的产品线是为个人与游戏玩家所设计的GeForce系列,为专业CGI工作站而设计的Quadro系列,以及为服务器和高效运算而设计的Tesla系列,虽然起家于PC电脑的显卡业务,英伟达也曾涉及移动芯片Tegra的设计,但智能机市场对此响应不大,不过近年却利用这些研发经验,目前朝向人工智能和机器视觉的市场发展,也是图形处理器上重要的开发工具CUDA的发明者。不过NVIDIA的发展过程也是非议不断,批评多集中于滥用排他性商业合作、不正当营销方式、对业界开放标准和自由软件运动的拒斥等。

NVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉位于硅谷的中心位置。

历史

NVIDIA创办人兼首席执行官兼总裁黄仁勋

黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年4月美国加州创办了NVIDIA(随后成为特拉华州企业)。NVIDIA保持低调到1997-1998年,当时它发布了RIVA个人电脑绘图处理器产品线。并于1999年1月在纳斯达克挂牌上市;同年5月,售出第一千万个绘图处理器。于2000年收购了一代王者3dfx的知识产权。3dfx是1990年代中期其中一间最大的图形处理器厂商。NVIDIA与许多OEM厂商,和一些组织创建起密切关系,最知名的包括台积电。2002年2月,NVIDIA售出第一亿个绘图处理器。

目前NVIDIA和AMD供应了市场上大部分独立显卡。NVIDIA最著名的GeForce绘图处理器产品线于1999年首次亮相。现在GeForce产品线已经扩展至桌面型和笔记本电脑。移动设备方面,NVIDIA拥有Tegra产品线。它能提供高性能,同时保持低电源消耗。此类产品通常用于无线通信设备。

2020年4月 27日,NVIDIA宣布已完成对Mellanox Technologies, Ltd.(迈络思科技有限公司)的收购,成交价70亿美元。

2020 年 7 月,有报导称英伟达正在与软银谈判以 320 亿美元收购英国芯片设计公司安谋。 2020 年 9 月 13 日,英伟达宣布将以 400 亿美元的价格从软银集团手中收购 Arm Holdings,但须接受通常的审查,后者保留英伟达 10% 的股份。

2021年6月11日,英伟达宣布收购自动驾驶汽车高清地图开发商 DeepMap, Inc.。

产品制造

作为一家无晶圆IC半导体设计公司,NVIDIA于自己的实验室研发芯片,但将芯片制造工序分包给晶圆代工厂。以往,NVIDIA从其他厂商,例如IBM、意法半导体、台积电(NVIDIA目前最重要的代工合作伙伴)和联华电子获得硅芯片生产能力。芯片的供应链需涉及数间第三厂:制造完毕的晶圆由集成电路封装厂进行初步测试与封装作业,之後交由测试厂的测试部门进行深度测试并根据性能分类。依据存货清单,NVIDIA必须提早数月订购芯片,并将之存储起来等待使用。

在最终产品上(指显卡、主板等),NVIDIA会推出所谓原厂“公版”(Reference)产品(称为参考样卡或参考模板)供展示及测试之用,早期产品是由台湾的微星和斯博科、美国的威竣(VisionTek)和新美亚(Sanmina-SCI)、德国的埃尔莎代工,目前由新加坡的伟创力与台湾的鸿海(富士康)、华硕和捷波代工或设计。在零售市场上,NVIDIA会把顶级型号的“原厂”公版产品给各个第三方厂商贴牌,如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等,这些厂商的产品设计用料完全相同,均由一家厂商代工。在OEM市场上,亦有部分“原厂”公版产品存在。2008年后NVIDIA允许了旗舰级产品的“非公版”(Non-Reference)设计,但只有极少数有实力的厂商(如华硕、技嘉、微星、影驰等)会推出自己设计的产品。2010年10月初,NVIDIA曾透过BestBuy少量销售由富士康代工的NVIDIA品牌“原厂”产品。

主要产品

NVIDIA的产品组合包括绘图处理器、个人电脑平台(主板逻辑核心)芯片组和数字媒体播放器的软件。在Mac/PC用户社区中,NVIDIA的"GeForce"产品线最为人熟悉。除了独立型显卡外,还有微软的Xbox游戏核心和nForce主板(已停产)的核心技术,NVIDIA最近进入的领域是用于手机和平板电脑的ARM芯片,品牌为Tegra至今已推出5代。

在2004年12月,NVIDIA宣布会协助索尼设计PS3的绘图处理器(RSX)。NVIDIA只会负责设计,Sony会负责制造该绘图处理器。根据合约,NVIDIA会使用索尼的芯片厂(索尼和东芝)来制造RSX,并将制程提升至65纳米。这与微软的协议是互相违背的,因为NVIDIA会透过第三者制造Xbox的绘图处理器。(其间微软选择了AMD去提供Xbox 360的绘图硬件的IP设计。任天堂的GameCube和Wii亦采用ATI的绘图处理器。)

2008年2月11日,NVIDIA发布了用于手机平台的APX 2500应用处理器。该处理器集成了一个ARM处理器和一个显示核心。这款处理器是由NVIDIA和微软联合研制,方面应用于使用Windows Mobile的电话中,提高Windows Mobile平台的多媒体处理能力。芯片的制程是65nm,核心频率750 MHz,并集成256KB的L2缓存。芯片亦内置GeForce核心,支持OpenGL ES 2.0和Direct3D Mobile标准。APX 2500属于ARM架构,其低耗电设计,使手提电话可以长时间播放音乐或720p高清晰视频。

NVIDIA于2008年12月发布了一支持Intel Atom处理器的NVIDIA ION移动平台,主打轻薄桌面型市场,可以支持DirectX 10的内置显示芯片性能是原本英特尔官方945GSE芯片组的5倍,让迷你电脑也有部分游戏能力;它解决了Atom没有GPU、无法支持高清、无法支持数字显示、屏幕需小于10英寸、不能支持更高版本的Windows Vista的种种问题。

在2011年1月5日的CES上,NVIDIA宣布将自行设计与研发基于ARM架构的台式机CPU,产品代号Project Denver(丹佛项目)。其处理器能够支持微软下一代桌面系统Windows 8以及行动平台上的Android、苹果iOS等。相比之前的Tegra产品,NVIDIA总裁表示这将是一颗高度定制的“ARM兼容CPU”,即获得ARM指令集授权,但处理器微架构则完全由NVIDIA自行开发,以更高性能面向桌面、服务器甚至高性能计算市场。届时NVIDIA基于ARM架构的处理器将在市场上与英特尔和AMD等基于X86架构的处理器直接竞争。

在GTC 2020主题演讲中,NVIDIA宣布推出Ampere架构,是NVIDIA 8代GPU历史上最大的一次性能飞跃,包含超过540亿个晶体管,是有史以来最大的7纳米芯片,性能相较于前代提升了高达20倍,

NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架构的GPU,全新多实例GPU技术可将单个A100分割成最多七个独立的GPU来处理各种计算任务;第三代NVIDIA NVLink技术能将多个GPU组合成一个巨型GPU;全新结构化稀疏功能将GPU的性能提高一倍。具有TF32的第三代Tensor Core核心 ,其功能经过扩展后加入了专为AI开发的全新TF32,它能在无需更改任何代码的情况下,使FP32精度下的AI性能提高多达20倍。此外,Tensor Core核心现在支持FP64精度,相比于前代,其为HPC应用所提供的计算力比之前提高了多达2.5倍。

2020年,NVIDIA发布软件开发包NVIDIA Maxine。

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