NVIDIA redéfinit les véhicules autonomes (AV) avec sa solution à trois ordinateurs. Les modèles d'IA sont entraînés sur NVIDIA DGX™ pour gérer des scénarios de conduite complexes, tandis que NVIDIA Omniverse™ associé à Cosmos™ simule divers environnements basés sur la physique pour tester et valider les systèmes de véhicules autonomes. Dans le véhicule, NVIDIA DRIVE AGX™ permet une prise de décision sécurisée en temps réel sur la route. NVIDIA Halos étend cette approche axée sur la sécurité en fournissant des barrières de sécurité pour la conception, l'entraînement, la validation et le déploiement. De quoi établir une nouvelle norme de pointe dans l'industrie.
NVIDIA DGX fournit une plateforme de calcul hautes performances d'entraînement de l'IA conçue pour accélérer le développement des véhicules autonomes. Les développeurs peuvent en outre réduire les goulets d'étranglement grâce aux services d'organisation des données de NVIDIA Cosmos, afin de gérer les énormes ensembles de données nécessaires à l'entraînement de bout en bout. La combinaison des logiciels, de l'infrastructure et de l'expertise de premier plan de NVIDIA en une solution de développement de l'IA unifiée permet aux développeurs de véhicules autonomes d'entraîner et de faire évoluer les systèmes de véhicules autonomes plus efficacement.
NVIDIA DRIVE AGX Hyperion propose une plateforme de référence intégrée aux capteurs capable de simplifier le prototypage, la simulation et la validation des systèmes autonomes. Il en résulte une intégration rapide et des performances évolutives pour les véhicules autonomes. La plateforme DRIVE AGX basée sur DriveOS™ (dont la sécurité est certifiée) offre d'excellentes performances de calcul qui permettent aux véhicules hautement automatisés et autonomes de traiter les données de caméras, radar et lidar afin de prendre des décisions de conduite sûres en temps réel.
Tirez parti des modèles d'IA avancés de NVIDIA à destination des logiciels et solutions Cloud embarqués dans les véhicules autonomes afin d'accélérer le déploiement en conditions réelles et d'améliorer l'efficacité.