13. August 2020 durch Zachary Shahan
Ich habe mich diese Woche mit den Automobilpartnerschaften von Waymo und den Automobilpartnerschaften von Mobile befasst, und ich wollte dasselbe mit Nvidia tun. Nvidia ist jedoch ein interessanter Fall, da es Partnerschaften auf verschiedenen Ebenen und auf verschiedene Weise mit Autoherstellern schafft.
Zum Beispiel wissen viele nicht, dass Nvidia immer noch eng mit Tesla zusammenarbeitet. Das Rechenzentrum von Tesla, in dem alle Schulungen für die KI durchgeführt werden, basiert auf Nvidia, sagte Danny Shapiro, Senior Director Automotive bei Nvidia, kürzlich CleanTechnica in einem Interview mit Alex Voigt.
Nvidia erstellt GPUs (Grafikkarte) und SoCs (Systeme auf einem Chip), die einfach von Autoherstellern oder ihren Tier-1-Zulieferern gekauft und heute in verschiedenen Autos auf der Straße verwendet werden. Nvidia kann auch viel enger mit Autoherstellern zusammenarbeiten, um gemeinsam Hardware- und Softwaresysteme zu entwickeln. Mercedes-Benz hat kürzlich eine Partnerschaft mit Nvidia geschlossen, und Shapiro teilte uns mit, dass Nvidia Mercedes dabei hilft, eine vollständige Fahrzeugpalette rund um eine „Software-Design-Architektur“ aufzubauen, die auf einem Nvidia-Supercomputer basiert, und dass Nvidia auch bei der Entwicklung des Nvidia helfen wird Darüber hinaus ein vollständiger Software-Stack mit Mercedes. Shapiro stellt sich die Zukunft dieser Fahrzeuge vor, die Apps und drahtlose Software-Updates erhalten, ähnlich wie es Ihr Smartphone (oder ein Tesla) tut. Aus der Diskussion war mir nicht klar, wie umfangreich Shapiro das Hinzufügen von Apps erwartet – Apple iPhone-Level oder aktuelles Tesla-Level? Aber ich werde dieses Thema mit Shapiro oder jemand anderem von Nvidia für zukünftige Artikel untersuchen.
Shapiro wiederholte nachdrücklich und klar, aber auch schnell, was George Hotz auch routinemäßig betont, auch in kurzen Fragen und Antworten mit CleanTechnica 2017 auf der rEVolution-Konferenz in Paris und in einem Interview mit Lex Fridman im letzten Jahr: Sie müssen Autos um Supercomputer und KI bauen und nicht versuchen, einfach unterschiedliche technische Komponenten auf ein altes („dummes“) Auto zu kleben. Die Art und Weise, wie Autos in der Vergangenheit gebaut wurden: "Nehmen Sie ein altes Auto und fügen Sie Komponenten hinzu", schneidet es einfach nicht mehr ab – etwas, das Tesla vor 8 Jahren im Wesentlichen klar gemacht hat, aber die traditionellen Autohersteller haben lange gebraucht, um es zu akzeptieren. An diesem Punkt müssen Sie wirklich „mit einem KI-Supercomputer im Auto beginnen und dann die Software darauf aufbauen“.
Das ist die große Schlussfolgerung und der Ausgangspunkt, den jeder Autohersteller inzwischen akzeptieren muss, wenn er überleben will. Wie das chinesische Elektrofahrzeug-Startup Xpeng sagt, geht es darum, ein „intelligentes Elektrofahrzeug“ zu bauen, nicht nur ein Elektrofahrzeug. Die Fragen sind, wer an der Entwicklung der Supercomputer-KI und -Software in diesem intelligenten Elektrofahrzeug beteiligt ist und in welchem Maße. Wenn Nvidia 90% der Arbeit erledigt, erhält Nvidia dann 90% des Gewinns? Wie viel kann ein Unternehmen wie Mercedes oder Volkswagen dazu beitragen und eine innovative Führungsposition in diesem Bereich schaffen? Das ist nicht ganz klar und es war Alex Voigt in seiner Diskussion mit Shapiro nicht klar. Wir werden auch versuchen, diese Fragen in den Folgemaßnahmen näher zu untersuchen, aber hoffentlich bildet dies die Grundlage dafür, wie Sie und wir über die Technologie und diese Partnerschaften nachdenken können. Anstatt nur zu sagen, dass ein Technologieunternehmen in dieser Hinsicht mit einem Autohersteller zusammenarbeitet, sollten wir in Zukunft eine Checkliste erstellen, um zu sehen, wie eng sie zusammenarbeiten. (Randnotiz: Große Medienorganisationen sollten meiner Meinung nach dasselbe tun, aber ich kann mir nicht vorstellen, dass sie diesen Weg gehen – ein weiterer Grund, sich anzumelden CleanTechnica und unterstützen Sie unsere Arbeit, wenn Sie möchten, dass wir unsere Ergebnisse und Analysen erweitern.)
Während Nvidia als Hardware-Unternehmen begann und dafür am besten bekannt ist, betonte Shapiro, dass es sich heute eher um ein Software-Unternehmen als um ein Hardware-Unternehmen handelt. Hinweis, Hinweis.
Mit diesem „Intro“ wollte ich einige der Partnerschaften und Ankündigungen, die wir in der Vergangenheit in Bezug auf Nvidia gesehen haben, durchgehen, um zu versuchen, das Ausmaß der Beziehungen und die Auswirkungen zu berücksichtigen.
Tesla, 2016–2019: „Nvidia lieferte Tesla den Hardware 2.0-Computer, der ab Oktober 2016 in allen von Teslas produzierten Teslas installiert wurde. Dieser basierte auf der Drive PX 2-Plattform. „
Elon Musk gab am Tesla Autonomy Day im vergangenen Jahr bekannt, dass das Unternehmen einen eigenen SoC- und vollautomatischen Computer entwickelt habe und die Verwendung der Nvidia-Hardware für diese Zwecke einstellen werde. Der Grund war zum Teil, dass das Angebot von Nvidia breit auf mehrere Marktsegmente ausgerichtet und nicht ausreichend auf ein Automobil, insbesondere einen Tesla, zugeschnitten war. Tesla entwickelte einen eigenen SoC und konnte die benötigte spezifische Leistung mit viel größerer Effizienz optimieren, da er auf eine einzige Anwendung zugeschnitten war – die Verwendung in einem Auto.
„Der andere Hauptvorteil der Herstellung eines eigenen Chips ist die Möglichkeit, die Kosten für Tesla zu senken (um etwa 20%). Der FSD-Computer wurde von Pete Bannon und seinem Team entworfen. Pete ist bekannt dafür, dass er zuvor unter anderem die A5- bis A9-CPUs von Apple entwickelt hat. Der FSD-Computer wird für Tesla in einer Samsung-Fabrik in Texas hergestellt. “
Siehe auch: Kann Tesla der Branche einen Schritt voraus sein und nächstes Jahr voll selbstfahrende Autos ausliefern?
Ebenfalls verwandt ab 2017: NVIDIA stellt den ehemaligen Tesla-Vizepräsidenten von Autopilot David Nistér ein.
Bild mit freundlicher Genehmigung der Deutschen Post DHL Group
Deutsche Post / DHL, Volvo Cars (und 23 weitere), 2017: Als Nvidia seine dritte Generation der Drive PX-Automobillinie mit dem Codenamen Pegasus herausbrachte, stellte das Unternehmen fest, dass die neue Linie die „ersten Computerchips für die Entwicklung vollständig autonomer Fahrzeuge“ darstellt. Es wurde auch festgestellt, dass über 25 Kunden an der Entwicklung von Roboterachsen, selbstfahrenden Autos und / oder autonomen Langstrecken-Sattelzugmaschinen arbeiteten.
Einer dieser Partner war die Deutsche Post DHL Group über den Autoteilehersteller ZF. Ein weiterer Grund war Volvo Cars über den Autoteilehersteller Autoliv.
Continental, 2018: Wie oben erwähnt, arbeitet Nvidia sowohl mit Tier-1-Zulieferern als auch mit Autoherstellern zusammen. Im Februar 2018 teilten wir mit: "Der in Deutschland ansässige Autoteilehersteller Continental über die Entwicklung selbstfahrender Fahrzeugsysteme, die die KI-Plattform von Nvidia nutzen werden."
Xpeng P7 Interieur, mit freundlicher Genehmigung von Xpeng.
Xpeng, 2019: Der Xpeng P7 scheint das erste Serienfahrzeug der Welt zu sein, das die autonome Fahrhardwareplattform NVIDIA DRIVE AGX Xavier System-on-a-Chip (SoC) verwendet. Xavier liefert 30 TOPS (30.000 Operationen pro Sekunde), für die laut Shapiro vor nicht allzu langer Zeit ein vollwertiges Rechenzentrum, ein „voller Serverraum“, erforderlich gewesen wäre. Das ist nur ein Chip, der jetzt 30 TOPS liefert.
Xpeng baut den Software-Stack vollständig darauf auf, nicht Nvidia. "Die Smart Electric Platform Architecture (SEPA) des Unternehmens läuft auf zwei Chips – NVIDIA für XPILOT und Qualcomms Snapdragon ™ 820A für intelligente Dienste und Infotainment, einschließlich Kameras innen und außen, Radar, HD-Karte und Ultraschallsensoren."
Mit freundlicher Genehmigung von Mercedes-Benz / Daimler.
Mercedes-Benz, 2020: Nvidia arbeitet eng mit Mercedes-Benz zusammen, um eine vollständige intelligente EV-Plattform zu entwickeln, auf der künftige Fahrzeuge gebaut werden. Dazu gehören ein Supercomputer-KI-System sowie die dazugehörige Software.
In diesem Fall wird die Mercedes-Flotte den Nvidia-Chip der nächsten Generation jenseits von Xaviar, Orin, verwenden 200 TOPSbei unter 70W. (Natürlich werden auch andere Autohersteller gerne Orin verwenden.)
Darüber hinaus verfügt Nvidia über eine einzige Karte, die auch GPUs integriert und 2.000 TOPs verarbeiten kann. Es ist nicht klar, wer das verwenden wird, aber es wird für die Roboterachse verwendet. Nvidia testet seit Jahren selbstfahrende Technologien, unter anderem in den USA (Ostküste, Mittlerer Westen und Westküste), China, Japan und Deutschland.
Toyota & Volvo Group, 2019: Im Interview mit CleanTechnicaShapiro bemerkte, dass Toyota und die Volvo Group (Lastwagen) die Technologie von Nvidia von Anfang bis Ende nutzen, „von der Datenerfassung, Schulung, Simulation und Bereitstellung – es ist eine ganze Pipeline – und dann ist es ein Zyklus, der direkt zurückgeht, weil Software nie ist getan."
Jensen Huang, CEO von Nvidia
Jensen Huang, CEO von Nvidia, sagte 2017: „Es wird nicht länger als vier Jahre dauern, bis vollständig autonome Autos unterwegs sind. Wie lange es dauert, bis die überwiegende Mehrheit der Autos auf der Straße so weit ist, hängt wirklich nur davon ab. “ Das heißt nächstes Jahr, 2021. Ist er immer noch so optimistisch in Bezug auf echte selbstfahrende Fahrzeuge? Wir werden versuchen, es herauszufinden.
Wenn Sie die Artikel zu Waymo und Mobileye verpasst haben, die zu diesem Artikel geführt haben, lesen Sie:
- Mobileyes Partnerschaften mit BMW, Ford, NIO, Nissan, Volkswagen und WILLER
- Waymo hat Partnerschaften mit Fiat Chrysler, Jaguar, Nissan, Renault, Volvo und Magna
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Über den Autor
Zachary Shahan versucht, der Gesellschaft zu helfen, sich Wort für Wort zu helfen. Er verbringt die meiste Zeit hier CleanTechnica als Direktor, Chefredakteur und CEO. Zach ist weltweit als Experte für Elektrofahrzeuge, Solarenergie und Energiespeicher anerkannt. Er hat auf Konferenzen in Indien, den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Ukraine, Polen, Deutschland, den Niederlanden, den USA, Kanada und Curaçao über Cleantech berichtet.
Zach hat langfristige Investitionen in Tesla (TSLA) – nach Jahren der Abdeckung von Solar- und Elektrofahrzeugen hat er einfach großes Vertrauen in dieses Unternehmen und glaubt, dass es ein gutes Cleantech-Unternehmen ist, in das er investieren kann. Aber er bietet nicht (explizit) an oder implizit) Anlageberatung jeglicher Art bei Tesla oder einem anderen Unternehmen.