概要
自動運転車 (AV) の開発には、実環境での安全かつ効果的な運用を確保するための厳格なトレーニングとテストが必要です。NVIDIA は、大規模な自動運転システムの開発、トレーニング、検証を支援するハードウェアとソフトウェアの両方を網羅する包括的なインフラストラクチャを提供しています。
NVIDIA の 3 つの主要 AV コンピューティング プラットフォームには、AI モデル トレーニング用の NVIDIA DGX™、シミュレーションと検証用の NVIDIA Omniverse™ および Cosmos™、車載コンピューティング用の DRIVE AGX があり、その中核には NVIDIA Halos があります。AV 安全性の基盤システムとして、Halos はクラウドから車両まで AV スタック全体を保護するハードウェア、ソフトウェア、ツール、モデルを統合しています。
安全でインテリジェントな AV を開発するには、AI ハードウェアとソフトウェアの強力な組み合わせが必要です。NVIDIA は、AI トレーニングから高精度なセンサーシミュレーションまでのエンドツーエンドソリューションを提供することでプロセスを加速します。
自動運転車のトレーニングは、開発における最も困難な側面の一つです。これらの車両は、交通法規、道路状況、予測不可能な人間の行動のニュアンスを理解しながら、混雑した都市の交差点から静かな田舎道まで、幅広いシナリオを認識し対応する必要があります。
NVIDIA の 3 つのコンピューター ソリューションは、AI トレーニングからシミュレーション、実世界での展開まで、自動運転車開発のあらゆる段階を強化します。
NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアは、AV ソフトウェアの開発とデプロイを効率化するために必要な必須ツールを提供します。これには、データ準備とトレーニングから推論の最適化、大規模なデプロイまで、すべてが含まれています。
AV の安全性に投資された 15,000 エンジニアリング年以上の成果が、チップからデプロイまでの AVの 安全性のための NVIDIA Halos システムにつながりました。ハードウェア、ソフトウェア、ツール、モデル、実証済みの設計原則を組み合わせて、エンドツーエンドの AV スタックを保護します。
高度な AI モデルを活用して、自動車ソフトウェアの開発を効率化し、クラウド展開を最適化します。
NVIDIA フィジカル AI データセット(自動運転車、ロボット、スマートスペース開発のためのオープンソースデータセット)でデータのボトルネックを解消します。この統合コレクションは、NVIDIA フィジカル AI の構築に使用された検証済みデータで構成されており、現在 Hugging Face で開発者に提供されています。
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