Il piano dei chip specializzati Tesla per la guida autonoma prodotti insieme ad AMD
Seguendo l’esempio di altri giganti della Silicon Valley anche la società di Elon Musk decide di volere prodotti su misura per le sue auto
Nella mobilità del XXI° secolo è sempre più chiaro che il cuore dei veicoli elettrici sono le batterie e quello dei veicoli autonomi i chip. Così non è sorprendente scoprire, grazie alla TV americana CNBC, che Tesla ha iniziato a lavorare con una azienda che fa capo ad Advanced Micro Devices (per brevità AMD) per sviluppare i chip necessari alle proprie auto a guida autonoma.
Questo è quanto ha detto l’amministratore delegato di GlobalFoundries Inc, azienda controllata da AMD, Sanjay Jha alla emittente finanziaria. Il progetto pare chiarire perché, dopo la partenza di Chris Lattner dal reparto Tesla incaricato di sviluppare Autopilot e sistemi per la guida autonoma, a Palo Alto sia arrivato proprio Jim Keller, ex-manager AMD che ha affiancato una star dello sviluppo dell intelligenza artificiale: Andrej Karpathy.
La notizia del progetto dei chip specializzati Tesla fa pensare che avesse un tantino esagerato quando ha affermato che la suite HW2 (ovvero Hardware 2) lanciata ad ottobre 2016 su tutti i modelli fosse già totalmente adeguata a portare le auto costruite a Fremont al massimo livello della guida autonoma, purché abbinata alla appropriata versione di software.
Inoltre sembrava a molti che il rapporto con Nvidia e le GPU da questa sviluppate fossero un matrimonio combinato in cielo in grado di arrivare felicemente al traguardo della guida in piena autonomia. Invece da qualche tempo erano trapelate notizie sull’arrivo di una versione HW2.5 destinata a migliorare l’Autopilot, un aggiornamento che peraltro continua a non prevedere sensori LiDAR.
Se l’opportunità di lavorare con AMD non significa necessariamente che le GPU Nvidia perdano prestigio gerarchico all’interno dei sistemi Tesla, questo consentirà all’azienda di Elon Musk di seguire l’esempio di rivali della tecnologia come Apple e Google, che al software sempre più spesso affiancano la realizzazione di hardware di estrema specializzazione, in grado di abbinarsi in modo ideale alle loro piattaforme.
E questo sottolinea un altro aspetto: che i veicoli autonomi, poggiando sui pilastri dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale, tendono a seguire la stessa traiettoria dei giganti della tecnologia. Da un lato con hardware sempre più focalizzato a questi sistemi, dall’altro all’opposto con chip sempre più flessibili. Anche nell’automotive stiamo vedendo il ricorso ad entrambi aumentare a dismisura.
I chip di Tesla saranno probabilmente realizzati per portare alla massima efficienza i sistemi realizzati dallo staff di Palo Alto, che sembra aver finito per arrivare alla stessa conclusione, ad esempio, di Google che realizza autonomamente chip TPU, Tensor Porcessing Unit, dove la T richiama senza ombra di dubbio TensorFlow, lo strumento che proprio a Mountain View hanno sviluppato per spremere il potenziale dell’intelligenza artificiale.
Mentre aspettiamo di sapere come si chiameranno i chip specializzati Tesla, l’altro aspetto interessante del panorama dell’auto attuale è la crescita dell’impiego dei chip FPGA, la tecnologia più flessibile attualmente disponibile. Quando Waymo, la divisione che continua a sviluppare i programmi auto di Google, ha rivelato che dal 2009 lavora con Intel, non intendeva di essersi associata all’azienda americana per approfittare della piattaforma per la guida autonoma da questa sviluppata insieme a Mobileye e BMW.
Waymo resta fedele ai propri sistemi per la guida autonoma, ma sui furgoni ibridi Chrysler Pacifica sono presenti tecnologie computazionali e di connettività basate su prodotti Intel. Tra questi, proprio i chip FPGA, che Intel ha potenziato grazie alla recente acquisizione della società specializzata Altera, e che sono caratterizzati dal basso consumo e dalla grande facilità di riprogrammazione per orientarli su compiti diversi di volta in volta.
La più sviluppata centrale di calcolo high-tech oggi disponibile su strada, lo zFAS della nuova Audi A8, chiarisce come le auto del prossimo futuro abbiano compiti disponibili per ogni tipo di chip, tanti sono i compiti ed i dati da gestire in sistemi come il Traffic Jam Pilot (che, ricordiamo, è solo di Livello 3 SAE, figuratevi quando i computer dovranno digerire i Livelli 4 o 5…).
Lo zFAS attualmente accoglie GPU Nvidia (Tegra K1), i chip di Altera (Cyclon V) e quelli Infineon (Aurix), oltre ad un processore di elaborazione delle immagini EyeQ3 di Mobileye. Come si vede, sempre più silicone nel cuore delle auto, perché sempre più sono i compiti che a questi saranno delegati.
