Sulle Toyota Nvidia sarà la piattaforma per la guida autonoma

Con la casa giapponese salgono a nove i marchi dell’automotive che si affidano alle GPU della società californiana

Alla GPU Technology Conference è stato rivelato il pilastro dei sistemi di intelligenza artificiale applicati alle auto a guida autonoma Toyota: la piattaforma Nvidia Drive PX. La tradizionale sfida sulla potenza di calcolo tra GPU e CPU, ovvero tra Nvidia e Intel, sembra quindi essere oggi anche una sfida sulle piattaforme di intelligenza artificiale applicate all’auto, e l’inerzia in questo momento appare a favore di Nvidia.

Audi, Daimler e Volkswagen sono gli altri tre grandi marchi che hanno scelto le GPU della casa fondata da Jen-Hsen Huang. Ma occorre considerare anche i marchi con produzione più limitata come Nio, Tesla e Volvo, e soprattutto le collaborazioni con fornitori di prima fascia capaci di grandi numeri come Bosch e ZF. Alla conferenza Nvidia svoltasi nella Silicon Valley era invitata a tenere una presentazione anche Argo.ai, la startup focalizzata sull’apprendimento automatico controllata da Ford.

piattaforma nvidia toyota guida autonoma
Con Toyota sono ora nove i marchi che hanno stretto collaborazioni sulla guida autonoma con Nvidia (credito grafico: EE Times).

Proprio come aveva fatto un anno fa l’amministratore delegato del Toyota Research Institute Gill Pratt, ricordava Junko Yoshida su EE Times . Pratt aveva sottolineato l’importanza della simulazione nell’affrontare e gestire i casi-limite, quelle circostanze che hanno minime probabilità di accadere in milioni di chilometri guidati nel mondo reale ma che prima o poi inevitabilmente si presentano.

I team delle due società sono già al lavoro per sviluppare un software basato sulla piattaforma di intelligenza artificiale di Nvidia. Nessuna scadenza è stata indicata sulla trasformazione di questa collaborazione in auto commercializzate; è noto però che Toyota ha un approccio molto conservativo e molti addetti ai lavori pensano che la casa giapponese utilizzerà la piattaforma Nvidia tanto per incrementare la sicurezza quanto per far progredire l’automazione.

L’accordo con un gruppo mondiale leader nelle vendite come Toyota sembra autorizzare l’euforia che circonda gli ultimi successi di Nvidia. Ma prima di correre a comprarne le azioni (che pagheremmo care, perché ieri sono salite del 18% circa) meglio guardare anche al mondo dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale nel suo complesso.

Ma i rivali di Nvidia puntano su un’offerta più completa oppure su chip fortemente specializzati o a basso consumo

Perché se la rivale storica di Nvidia, Intel, ha meno partner nel settore auto (BMW, Honda, Mobileye, Baidu), ormai si va oltre il confronto tra GPU e CPU, come ricordava un articolo di Tom Simonite su MIT Technology Review. Intel in particolare si propone come data company, sottolineando di poter racchiudere soluzioni che vanno dall’hardware al software allo sviluppo fino al cloud, dal veicolo alla rete fino ai data center.

E se con l’accordo con Toyota Nvidia conferma la capacità di fornire prodotti adattabili a ogni partner, questa può rivelarsi anche potenzialmente una debolezza. Perché da qualche anno è iniziato il lavoro su chip molto specializzati. Come i FPGA, che sono progettati per potenziare al massimo determinati algoritmi. Intel li sviluppa attraverso la consociata Altera, e Microsoft li ha collocati al centro della propria piattaforma cloud Azure, con cui qualche casa dell’auto ha iniziato a lavorare.

Alphabet ha deciso di lavorare su un tipo di chip specializzato per l’intelligenza artificiale chiamato Tensor Processor Unit o TPU (inutile ricordare che Tensor Flow è il software creato da Google basilare per chi si occupa di apprendimento automatico). Sebbene non siano in vendita, chi si appoggia ai servizi di Alphabet per il cloud potrà sfruttarne la specializzazione, ed è chiaro che le auto di Waymo (o di Honda ed FCA, forse) vedranno i dati passare per quei chip.

Huang durante la conferenza ha sottolineato che chip come i TPU consumano ancora troppa energia. Ma anche se avesse ragione, questo evidenzia che può esserci posto per chi sviluppa chip e ambienti che lavorano proprio sulla minimizzazione delle risorse necessarie. La giapponese Renesas, fino a poco tempo fa leader dei chip per auto, lavora su una piattaforma open source che punta a far marciare di pari passo hardware, software ed un ambiente di sviluppo che si preoccupano moltissimo di ridurre le risorse sfruttate, e questo con auto che dovranno digerire quantità impressionanti di dati.


Credito foto di apertura: blog Nvidia