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エヌビディアの「エグゼビア」、トヨタが惚れた自動運転の本命

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 エヌビディアの「エグゼビア」、トヨタが惚れた自動運転の本命
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 自動運転の世界で米エヌビディアが主役になれるかどうか。それを左右するのが、次世代画像処理プロセッサ「Xavier(エグゼビア)」だ。エヌビディアが提供している自動運転プラットフォーム「DRIVE PX」の車載ハードウエアの性能を高めること。これがXavierの役割である。

写真●Xavierを搭載した車載ハードウエアの外観
(出所:米エヌビディア)

 Xavierの実用化は近い。エヌビディアは、Xavierを搭載した自動運転車「BB8」を開発。BB8の試乗デモを、既にCES 2017で披露している。

写真●エヌビディアが試作した自動運転車「BB8」
(出所:米エヌビディア)

エヌビディアはXavierの外販を2018年にも始めるもようだ。それに先立ち、自動車メーカーがXavierを採用することを発表しており、その期待の大きさが伺える。2017年3月にはドイツの自動車部品メーカーであるボッシュが、そして2017年5月にはトヨタ自動車がXavierの採用を明らかにした。

消費電力は現行の8分の1


 エヌビディアが現在、自動車メーカーや部品メーカーなどに供給している現行の車載ハードウエアは「DRIVE PX 2」である。DRIVE PX 2の主な構成要素は、スマートフォン向けプロセッサを改良した「Parker」と呼ぶプロセッサ2個と、画像処理プロセッサ2個だ。DRIVE PX 2の性能を示す数字としては、クルマの周囲の物体を検知する深層学習(ディープラーニング)の演算性能が24兆OPS(1秒当たり演算回数)、消費電力が全体で250ワットである。

 DRIVE PX 2は、12台の車載カメラの映像を同時に処理できるなど、車載コンピュータとしての処理性能の高さが評価されているようだ。一方、250ワットという消費電力については、省電力が厳しく要求される車載部品としては課題を抱えている。こうした課題を解消すべく、エヌビディアはXavierの開発を急ぐ。

エヌビディアは、現行の車載ハードウエアDRIVE PX 2と同等の処理性能を、次世代プロセッサのXavierで実現する考えだ。現在、Parker2個と画像処理プロセッサ2個で処理していることは、Xavier単体で処理できるようにするわけだ。

 省電力化も進める。Xavierには、新たな専用回路を加えることで、深層学習の演算を低い電力で処理できるようにしている。Xavierの演算性能は30兆OPSで、DRIVE PX 2とほぼ同等であるものの、消費電力は30ワットでDRIVE PX 2の約8分の1に抑えているという。

写真●省電力性能の高い深層学習専用の演算加速器(DLA:deep learning accelerator)を搭載する
(出所:米エヌビディア)

エヌビディアが手掛ける自動運転プラットフォーム「DRIVE PX」にXavierを組み込めば、クルマの運転手の状況をモニタリングできるシステム「Co-Pilot」を実現できるということを、エヌビディアはCES 2017で披露した。

 ゲーム機向け画像処理プロセッサで技術を磨き、その技術を生かした深層学習向けプロセッサで躍進しているエヌビディア。同社の技術力の集大成ともいえるXavierは、自動運転の実現を支援するプロセッサの最有力候補の一つといえる。

 Xavierの機能や消費電力量などが、メーカーの厳しい要求を満たすものになるのか。それにより、自動運転の実現スピードが高まるのか。自動車メーカーや部品メーカーの多くがその動向に注目している。

出典:浅川 直輝=日経コンピュータ

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