Nvidia đang biến xe tự lái thành hiện thực như thế nào?

Nam Nguyễn
Cách đây chưa lâu, bộ phận nghiên cứu ô tô của Nvidia đã tiết lộ bộ vi xử lý mới có tên Thor, được thiết kế cho những chiếc ô tô sắp ra mắt vào năm 2025. Công ty cho biết Thor có thể sẽ có sẵn bắt đầu với một chiếc xe điện của nhà sản xuất ô tô Trung Quốc Zeekr.

Tại sao là Nvidia DRIVE?

Nvidia đang biến xe tự lái thành hiện thực như thế nào? - Ảnh 1

Zeekr EV ra mắt vào năm 2025 sẽ là chiếc ô tô đầu tiên sử dụng bộ xử lý Drive Thor của Nvidia.

Tesla là tên tuổi lớn nhất trong lĩnh vực xe tự lái, nhưng với cơ sở hạ tầng của Nvidia, sẽ không khó để bên thứ ba trở thành bên đầu tiên hoàn thiện khả năng tự lái cấp độ 4 hoặc 5.

Vào tháng 1 năm 2015, Nvidia đã phát hành giải pháp xử lý hình ảnh DRIVE PX. Một năm sau, họ phát hành DRIVE PX2, được họ tuyên bố là "siêu máy tính AI trong ô tô" đầu tiên trên thế giới.

DRIVE PX2 sử dụng GPU và thuật toán học sâu của Nvidia để giúp các đối tác ô tô của công ty phát triển các giải pháp tự động. Nvidia A đã xây dựng công nghệ AI dành cho ô tô trong nhiều năm với các GPU mạnh mẽ, được đại diện bởi cái tên Thor.

Luồng phát triển đã thay đổi từ học tập dựa trên mô hình sang học tập dựa trên dữ liệu, gần đây có rất nhiều sự quan tâm đến hiệu suất của GPU. Do đó, cơ sở hạ tầng GPU của Nvidia đã trở thành một lợi ích to lớn cho sự phát triển xe tự lái.

Nvidia là công ty dẫn đầu về điện toán và hình ảnh hiệu năng cao, họ đã xây dựng nền tảng toàn diện cho xe tự lái dựa trên kinh nghiệm hàng thập kỷ về AI. Điều này đã cho phép công ty cung cấp các hệ thống quy mô lớn để phát triển xe tự hành.

Nvidia DRIVE cung cấp cho các nhà phát triển tất cả các khối xây dựng và nhóm thuật toán cần thiết cho việc lái xe tự động. Điều này cho phép họ xây dựng và triển khai các ứng dụng AV tiên tiến hiệu quả hơn.

Tại sao Thor quan trọng?

Thor có thể giúp các nhà sản xuất ô tô loại bỏ một loạt bộ xử lý nhỏ hơn xử lý mọi thứ từ khóa cửa, phanh, điều hướng, giải trí và điều khiển động cơ bằng một hệ thống máy tính tập trung dễ cập nhật hơn.

Danny Shapiro, phó chủ tịch phụ trách mảng ô tô của Nvidia cho biết: “Nó hoàn toàn sẽ mở rộng quy mô lên mức tự chủ hoàn toàn”, đề cập đến khả năng tự lái Cấp 4 hoặc Cấp 5, trong đó ô tô có thể tự lái mà không cần người ngồi trong xe chú ý hoặc thậm chí không có mặt.

Nvidia đã lên kế hoạch sản xuất một con chip có tên Atlan cho năm 2024 nhưng đã hủy bỏ nó để nhường chỗ cho Thor, con chip xử lý phần mềm AI với tốc độ 2 triệu triệu phép tính mỗi giây - gấp đôi tốc độ dự kiến cho Atlan và gấp 8 lần tốc độ của bộ xử lý Orin. Thor kết hợp một tính năng chính của Hopper: khả năng tăng tốc một kỹ thuật AI mạnh mẽ được gọi là máy biến áp. Nvidia cũng mong đợi các biến thể Thor cấp thấp hơn dành cho các công nghệ hỗ trợ người lái ít mang tính cách mạng hơn như giữ làn đường và phanh khẩn cấp tự động.

Với 77 tỷ bóng bán dẫn, Thor sẽ rất lớn, nếu không muốn nói là bộ xử lý lớn nhất trên thị trường. Nhưng nó sẽ cho phép các nhà sản xuất ô tô thay thế một bộ sưu tập chip nhỏ hơn nặng hơn, đắt tiền hơn và tiêu tốn nhiều năng lượng hơn, Nvidia cho biết.

Ngoài việc sử dụng GPU Hopper, nó còn mượn lõi CPU từ bộ xử lý Grace 2023 của Nvidia cho các tác vụ điện toán thông thường. Nó cũng sử dụng công nghệ từ công nghệ GPU mới nhất của Nvidia dành cho thiết kế và chơi game, kiến trúc Ada Lovelace.

Giám đốc điều hành (CEO) Tập đoàn Nvidia Jensen Huang nói thiết kế này sẽ giúp các nhà sản xuất ô tô dễ dàng cải thiện phần mềm ô tô của họ hơn bằng các bản cập nhật qua mạng. Thor cũng sẽ được sử dụng cho robot và thiết bị y tế. Và nó sẽ có thể chạy đồng thời ba hệ điều hành - Linux, QNX và Android - cho các phần khác nhau của môi trường điện toán ô tô. Nvidia cho biết công nghệ phân vùng đảm bảo những công việc ít quan trọng hơn, như thông tin giải trí, không làm gián đoạn công việc quan trọng liên quan đến an toàn.

Thị trường bộ xử lý ô tô rất lớn và ngày càng lớn hơn khi các nhà sản xuất ô tô ngày càng yêu cầu nhiều bộ xử lý và chip bán dẫn khác để hỗ trợ người lái, thông tin giải trí và các bộ điều khiển điện tử giám sát mọi thứ từ quá trình đốt cháy động cơ đến điều hướng GPS.

Các nhà thiết kế chip đang kiếm tiền trên thị trường mới. Nvidia có 11 tỷ USD đơn đặt hàng chip ô tô và đối thủ hàng đầu, Qualcomm, có 19 tỷ USD đơn đặt hàng ô tô đang được chuẩn bị.

Nvidia DRIVE: Hành trình tới xe tự lái

Nvidia đang biến xe tự lái thành hiện thực như thế nào? - Ảnh 2

Bộ xử lý Drive Thor của Nvidia được tích hợp trong bảng điện tử ô tô với nhiều đầu nối cho máy ảnh, radar, lidar và các cảm biến khác để hỗ trợ ô tô tự lái.

Được xây dựng với kiến trúc có thể mở rộng, DRIVE Thor cho phép các nhà phát triển chuyển đổi liền mạch sang các nền tảng thế hệ tiếp theo.

Nvidia Drive Thor đạt được hiệu suất lên tới 2.000 teraflop và hợp nhất mọi hoạt động giải trí vào một kiến trúc duy nhất. Dựa trên kiến trúc Ada Lovelace 5nm, nó mang lại những cải tiến hiệu suất đáng kể so với nền tảng ổ đĩa thế hệ đầu tiên của NVIDIA, mang lại hiệu quả cao hơn và tổng chi phí hệ thống thấp hơn.

Ngoài ra, nền tảng mô phỏng dựa trên đám mây để xây dựng có thể tạo thông tin đầu ra cảm biến thu được khi lái một chiếc ô tô ảo.Nvidia đã xây dựng cơ sở hạ tầng xử lý dữ liệu để cho phép phát triển và thử nghiệm phần cứng trong vòng lặp (HIL) theo từng bit, theo thời gian thực.

Các chuyên gia đánh giá cao nền tảng mô phỏng của NVIDIA vì khả năng mô hình hóa chính xác sự phụ thuộc lẫn nhau phức tạp của các hệ thống khác nhau trong phần mềm xe tự lái. Trong nền tảng mô phỏng, mọi thứ diễn ra trong thời gian thực, đảm bảo độ chính xác về thời gian và hiệu suất.

Nvidia đã đạt được sự tăng trưởng mạnh mẽ trong thị trường ô tô, nhờ doanh số bán các giải pháp lái xe tự động, giải pháp điện toán cho các nhà sản xuất xe điện và giải pháp buồng lái AI.

Cách Nvidia DRIVE tận dụng dữ liệu để lái xe tự động

Khi xây dựng các mô phỏng lái xe tự động, điều quan trọng là tạo ra sự thể hiện thực tế về môi trường lái xe. Với nền tảng cộng tác Nvidia Omniverse, bạn có thể tạo nội dung xây dựng đường dẫn môi trường 3D có độ chính xác cao.

Chúng không chỉ giống với môi trường lái xe mà còn có nhiều đặc tính vật liệu cụ thể giống hệt với cách các cảm biến của xe phản ứng trong thế giới thực.

‍Dữ liệu cảm biến có độ chính xác cao là cần thiết để phát triển và thử nghiệm độ chính xác cao sau khi trải nghiệm lái xe đã được hiện thực hóa.

Mô hình cảm biến tiếp theo là thiết bị tiêu chuẩn trên các phương tiện thử nghiệm tự hành. Đối với dữ liệu máy ảnh, đường dẫn hình ảnh dựa trên nó hoạt động bằng cách hiển thị hình ảnh bị biến dạng dựa trên đặc điểm của ống kính máy ảnh.

Sau khi các tín hiệu điều khiển được gửi đến máy tính trong ô tô, ô tô cuối cùng phải phản ứng giống như một phương tiện thật. NVIDIA đảm bảo rằng mọi chuyển động, bao gồm cả các chi tiết như phản ứng của ô tô, đều được mô phỏng chính xác trong nền tảng mô phỏng.

Ngoài ra, động lực học của xe cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra dữ liệu cảm biến chính xác.

Nvidia DRIVE SIM

Nvidia DRIVE SIM là một công cụ để xây dựng mô phỏng lái xe tự động bằng cách di chuyển dữ liệu giao thông trong thế giới thực vào siêu dữ liệu. Nội dung 3D, kịch bản và các thành phần chính khác cần thiết cho mô phỏng. Sau đó, chúng được tổ chức lại thành các cảnh mô phỏng có thể được thao tác khi cần thiết.

Với máy ghi EDR được gắn trên hơn 99% ô tô mới của Tesla, nhật ký cổng được lưu trên thẻ SD, dữ liệu cảm biến và nhật ký chuyến đi được gắn trên xe, Tesla đã thu thập được rất nhiều dữ liệu từ người dùng. Đây là cách họ phát triển tính năng lái tự động hoặc FSD. Lý do mà một công ty bình thường không thể dễ dàng nhảy vào ngành công nghiệp xe tự lái là vì rất khó thu thập dữ liệu về xe tự lái ở cấp độ Tesla.

Nhưng bằng cách chạy mô phỏng thông qua Nvidia Omniverse, đồ họa phong phú và sức mạnh AI sẽ sẵn có giống như một dịch vụ đám mây truyền thống. Với mô phỏng lái xe tự động Omniverse, kỳ vọng là các nhà sản xuất ô tô thiếu dữ liệu trên đường sẽ có thể bắt kịp Tesla. Với việc Nvidia cung cấp cơ sở hạ tầng lái xe tự động cho các nhà sản xuất ô tô, việc bắt kịp Tesla có thể nằm trong tầm tay.

Tin mới

BYD muốn định nghĩa lại “xe sang” trong kỷ nguyên xe điện

BYD muốn định nghĩa lại “xe sang” trong kỷ nguyên xe điện

Nhà sản xuất xe điện Trung Quốc BYD sẽ giới thiệu chiếc sedan đầu tiên nằm trong phân khúc cao cấp của mình tại triển lãm ô tô Bắc Kinh, nhằm thách thức những hãng như Mercedes-Benz của Đức, hãng mà ba năm trước đã rút khỏi sự phát triển của thương hiệu Denza, với lý do doanh số bán hàng chậm.
#AutoHashtag: Vì sao Ford nhiều năm “bất bại” trong phân khúc xe bán tải ở Việt Nam?

#AutoHashtag: Vì sao Ford nhiều năm “bất bại” trong phân khúc xe bán tải ở Việt Nam?

Khởi nguyên là dòng xe nhắm đến đối tượng khách hàng nông dân ở các vùng ngoại ô, ngày nay, những chiếc xe bán tải mang thương hiệu Mỹ, Ford, đang được đông đảo người dùng tại đô thị săn tìm. Vì sao dòng xe này phát triển mạnh tại Việt Nam và vì sao Ford lại thành công đến vậy? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu trong chương trình Auto Hashtag ngày hôm nay.
Tín chỉ carbon: Nguồn lợi tỷ USD cho VinFast trong tương lai?

Tín chỉ carbon: Nguồn lợi tỷ USD cho VinFast trong tương lai?

Tín chỉ carbon có thể là một khái niệm xa lạ và không tác động trực tiếp đến người mua ô tô, nhưng chúng là tài sản rất quan trọng mà các công ty ô tô cần cân nhắc. Trên thế giới, khái niệm này đã được nhiều quốc gia áp dụng và nhiều công ty đã thu được nguồn lợi không nhỏ.