5.0リッターエンジン2基搭載。カブリオレ」世界限定300台。SPORTY」車高を前後約25mmローダウン。NVIDAは1月4日(現地時間)、米国ネバダ州ラスベガスにおいてプレスカンファレンスを開催。2」を発表し、NVIDIAのCEO兼共同創立者であるジェンスン・フアン氏がプレゼンテーションを行なった。Chip)「次世代Tegra」を2基搭載。それらにより車載モジュールとして8TFLOPSの処理能力を獲得。PX」の4倍の処理能力となる。X1の発表では、処理ユニットの数が発表されたものの今回は発表されず、詳細については後日となるのだろう。TOPSの性能を発揮。PXは2800イメージ/秒と6倍以上になるという。Xは“Maxwell”アーキテクチャを採用し、7TFLOPSの性能を持つため、次世代の“Pascal”アーキテクチャのディープラーニング処理能力の高さが分かる。Proが(クルマの)トランクに入っている」と表現。その処理能力をランチボックスサイズで実現するという。2になって大きく変わった点は処理能力だけでなく、処理する情報の種類が増えたこと。Ranging)や超音波センサー(ソナー)にも対応。自動車メーカーでは自動運転車に映像だけの手段ではなく、さまざまな手段によって環境認識を行なおうとしているが、そのニーズにしっかり対応してきたことになる。2では液体による冷却、つまり液冷を採用。消費電力は250Wと発表されており、モジュールシステムとしての安定性を重視している。ファン氏のプレゼンテーションは、自動運転車開発の現状を説明するところから始まった。自動運転車の実現は、より安全なドライブ、新しいカーサービス、都市の再設計をもたらすとし、トヨタ自動車とGoogleの自動運転車の違いについて言及。トヨタはチームメイトとしての自動運転、いつもまわりに注意し優れた運転能力を持つ副操縦士と一緒に運転できるクルマを開発し、Googleは完全自動運転のクルマを開発しているという。そのいずれもが、現状より大きな大きな計算能力が必要になるという。自動運転の計算については、高精度な地図、クルマの現在地の正確な把握、環境認識の3つの要素がある。いずれも高度な計算能力が必要で、その結果から進むべきルートを計画し、実際にクルマの運転に反映していく。いずれの要素も、複合的な要因、天候要因などがあり、計算が非常に難しく、自動走行の実現を困難なものにしている。それを助けるのが近年大きく進化し続けるディープラーニングを利用したAI(人工知能)技術。GPUプラットフォームはワークステーションやロボット、サーバー、クルマでディープラーニングを実行できる。DRIVENET」というディープラーニング実行環境を示し、学習によって認識率がどう向上するのかを示した。アウディから提供された映像、メルセデス・ベンツ(ダイムラー)から提供された映像を紹介。ディープラーニングによる認識率の高さをデモするとともに、各自動車メーカー開発部門からのコメントを紹介していった。Bochumの交通標識データベースについて96%以上の精度が得られました。アーキテクチャ・ドライバ支援システム部門ディレクタ、マティアス・ルドルフ氏)。ラルフ・G・ハートウィッチ氏)。「BMWでは、自律走行から製造段階の品質検査にいたるまで、自動車のさまざまなユース・ケースにディープラーニングが適用できないか、研究を進めています。そのためには、大量のデータによるディープ・ニューラル・ネットワーク・モデルのトレーニングが短期間で行えなければなりません。すばらしい成果を挙げることかできました」(米国BMWグループ・テクノロジ・オフィス代表、ウエ・ヒゲン氏)。DIGITSにおけるディープラーニングのおかげで、歩行者検出アルゴリズムのトレーニング効率が30倍になりました。ドラゴス・マチューカ氏)。フアン氏は、ここでNVIDIAの用意できるエンドツーエンドのディープラーニング開発環境を提示。DIGITSによるディープラーニングを構築。DRIVENETととして学習。2で実行するというものだ。2のために開発環境も提供。DriveWorks」と呼ばれる開発環境は、センサーのキャリブレーションから周囲データの取得、センサーデータの同期、記録、処理にいたるまで、さまざまなアルゴリズムを組み合わせることができるという。2で処理し、センサーデータのストリームを効率的に管理することができるとしている。DriveWorksについてもデモを実施。デモでは、各映像チャンネルからの映像をリアルタイムに表示するほか、クルマのCANデータからの情報も図示。画面が切り替わると、それぞれの映像における空間認識のためのコーナーマッピングをリアルタイムで実施。4画面を同時実行しており、驚愕の性能を持っていることが分かる。CornerやLucas-Kanadeの演算ライブラリが用意されており、同様のものがDriveWorksにおいても提供されているのだろう。この検出したポイントを3次元空間にマッピング。映像による3次元認識をリアルタイムで生成したうえに、LIDARなど映像以外のセンサーによる認識状況を重ね合わせ、さらに精密な空間認識をリアルタイムで行なっていた。DriveWorksでできるのは認識だけではなく、クルマをどう動かすかという部分にも踏み込んでいる。デモ映像では、車線変更を含む未来のルートを示しながら自車が走り、左車線からほかのクルマが追い越しにかかると、左への車線変更のルートが狭くなり、ついには消失。車線変更できない空間が斜線で示される。リアルタイムに生存空間(自車が移動可能な空間)を認識するとともに経路探索を行なっていることを示していた。フアン氏はプレゼンテーションの最後にボルボがNVIDIAのディープラーニング環境を選択したことを紹介。「ボルボでは、新車による死者と重傷者を2020年までにゼロにすることを目標に掲げています。ディレクタ、マーカス・ロソフ氏のコメントが別途発表された。自動運転可能なクルマが目指す未来は、ボルボなどのコメントにあるように交通事故死者の低減が大きな目標となっている。大きな期待を担っているのが自動運転技術で、NVIDIAはディープラーニングを実現できる高い計算能力と優れた開発環境を自動車の世界に提供することで、自動運転技術を次のステップに引き上げようとしている。2の特徴は、液冷が必要なほどの過剰な計算能力を持つモジュールになっており、12chの映像のほかLIDARやソナーなど、いわゆるフュージョンデータの処理能力を持つことだ。聞かれる「フュージョンデータの処理能力が必要」という要求に応えた結果と思われる。2開発プラットフォームの一般販売は2016年第4四半期を予定。アーリー・アクセス開発パートナーには、第2四半期に供給を開始する予定としている。NVIDIAのプレスカンファレンスで掲示されたプレゼンテーションシート【訂正】消費電力についてはモジュール全体で250Wとの発表があり追記。2基搭載も明確化しました。