В прошлом году компания Tesla наняла одного из лучших в мире разработчиков чипов — Джима Келлера. Он помог Apple создать собственные мобильные процессоры, а также возглавлял разработку ряда важных чипов в компании AMD.
Похоже, что бывший производитель чипов Джим Келлер из компании AMD, может помочь Tesla. Согласно сообщению, опубликованному в CNBC, Tesla в настоящее время разрабатывает специальный чип для автономного вождения с использованием интеллектуальных систем компании AMD. Микросхема сосредоточится на ускорении алгоритмов искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение, необходимое для того, чтобы автомобили могли ехать без участия водителя.
В докладе говорится, что более 50 человек работают над микросхемой под руководством Келлера, в том числе и другие инженеры высокопроизводительных процессоров из AMD, включая Ганеш Венкатараманан, Билл Макги и Дэн Бейли. Любое партнерство между Tesla и AMD станет большой потерей для графическо-процессорной компании Nvidia и ее автономных автомобильных амбиций. Nvidia имеет раннее лидерство на рынке ИИ над своими коллегами производителями микросхем и выиграла место в Tesla Autopilot 2.0 в прошлом году. При объявлении Autopilot следующего поколения, Musk назвал решение «жестким» вызовом с Nvidia над AMD.
Маск заявил, что полностью автономное вождение будет доступно для водителей Tesla к 2019 году.
До Nvidia компания Tesla использовала Mobileye для расширенной поддержки водителя. В марте 2017 года корпорация Intel объявила о покупке Mobileye за $15,3 млрд и в свою очередь Intel стала крупным игроком на автономном рынке вождения. Ранее на этой неделе Google Waymo публично сообщил, что использует аппаратные средства Intel в своем автономном автопарке. Автономные Pacificas Waymo — это процессоры Xeon, чипы FPGA от Arria для анализа изображений, Gigabit Ethernet и XM-модемы для подключения и связи.
Пользовательские чипы разработаны для обработки расширенного программного обеспечения, для распознавания изображений и для ПО искусственного интеллекта. Графические процессоры Nvidia стали популярными для своих возможностей параллельной обработки, но более специализированные чипы, скорее всего, будут потреблять большую мощность и эффективность. Эти специализированные чипы ИИ уже начали широко распространяться в дата-центрах и телефонах, в том числе последний телефон Apple содержит чип A11 Bionic, который включает специальный процессор для ускорения глубокого обучения для приложений, таких как распознавание лиц. Google построил две версии чипа под названием Tensor Processing Unit, предназначенные для ускорения глубоких алгоритмов обучения в огромных центрах обработки данных. Неудивительно, что эти чипы ИИ теперь подходят и к автомобилям.
Без рубрики