ACCELERADOR PER CÀLCULS D’INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
Les funcions de conducció automatitzades i autònomes són impossibles d’implementar sense Intel·ligència Artificial (IA). La capacitat de càlcul requerida és proporcionada per xips especialitzats en computació paral·lela. Els investigadors també estan treballant en noves solucions inspirades en la biologia, així com en ordinadors quàntics que prometen una capacitat de càlcul encara més gran.
3777/5000Durant dècades, l’electrònica s’ha convertit en un element cada vegada més freqüent en els vehicles. En l’actualitat, múltiples dispositius connectats en xarxa controlen el motor, la transmissió o el sistema d’informació i entreteniment, entre d’altres funcions. Els cotxes s’han convertit fa ja temps en centres de càlcul rodants, però és ara quan van a experimentar un salt considerable, perquè les funcions de conducció automatitzada i la conducció autònoma requereixen sistemes cada vegada més potents. I pel fet que el rendiment necessari no es pot aconseguir amb xips convencionals, li ha arribat el torn als processadors gràfics, les unitats de processament tensorial (TPU) i un altre tipus de maquinari especialment dissenyat per als càlculs de xarxes neuronals.
Si bé les CPU convencionals (unitats centrals de processament) es poden usar universalment, no tenen de l’arquitectura òptima per a la IA, que requereix un tipus de càlculs concrets durant les fases d’aprenentatge i inferència amb les xarxes neuronals. «Les multiplicacions matricials en aquestes xarxes són molt elaborades», explica el Dr. Markus Götz de el Centre Steinbuch per a la Computació de l’Institut de Tecnologia de Karlsruhe (KIT). “Però aquests càlculs són molt susceptibles a la paral·lelització, particularment amb les targetes gràfiques. Considerant que una CPU de gamma alta amb 24 nuclis i comandaments vectorials pot realitzar 24 vegades 4 càlculs per cicle, amb una targeta gràfica moderna es poden superar els 5.000 “.
Interior de l’ordinador quàntic IBM Q System One, 2020, Porsche AG
Escultura intel·ligent: així és la vida interior de l’ordinador quàntic IBM Q System One.
Els processadors de gràfics (GPU, unitats de processament de gràfics) estan concebuts per realitzar feines paral·leles i tenen una arquitectura interna adaptada a aquest fi: les GPU contenen centenars o milers de mòduls de còmput simples per operacions de nombres enters i de punt flotant, que poden aplicar simultàniament la mateixa operació a diferents dades (instrucció única, dades múltiples). Per tant, poden executar milers d’operacions informàtiques per cicle, per exemple, per calcular els píxels d’un paisatge virtual o les multiplicacions matricials per a xarxes neuronals. Per tant, no és estrany que els xips NVIDIA, fabricant de GPU, siguin considerats actualment com una eina essencial per a la intel·ligència artificial en general i la conducció autònoma en particular. Volkswagen, entre d’altres fabricants, utilitza el maquinari d’aquesta companyia nord-americana. «Es necessita maquinari especial per a la conducció autònoma», diu Ralf Bauer, Gerent Sènior de Desenvolupament de programari a Porsche Engineering. “Les GPU són el punt de partida; més endavant, presumiblement, arribaran xips per a cada aplicació específica ».
NVIDIA actualment ofereix els processos Xavier per a la conducció autònoma gràcies a un xip de silici equipat amb vuit CPU convencionals i una GPU específicament optimitzada per a l’aprenentatge robòtic. Per a la conducció automatitzada de nivell 2 + (control longitudinal i lateral limitat, amb millors funcionalitats que el nivell 2 a causa de l’ús de sensors estàndard), està disponible la plataforma Drive AGX Xavier, que pot executar un màxim de 30 trilions d’operacions informàtiques per segon (30 TOPS, Tera Operacions per segon). Per a una conducció altament automatitzada i autònoma, NVIDIA disposa de l’Drive AGX Pegasus (320 TOPS), sota el control un vehicle de prova ha realitzat un trajecte de fins a 80 quilòmetres sense intervenció humana a través de Silicon Valley. Com successor de Xavier, NVIDIA ara està desenvolupant la GPU Orin, encara que actualment se sap poc sobre les seves dades de rendiment.