Nvidia ne fait pas de voiture autonome, mais le constructeur est bien décidé à devenir incontournable sur ce secteur. Aujourd'hui, il a annoncé son PX Pegasus, un ordinateur à embarquer dans une voiture capable de traiter tous les calculs nécessaires par un véhicule qui se voudrait autonome.

Alors que des entreprises s’imposent comme des plateformes de mise en relation entre des taxis humains et leurs clients, des dizaines de sociétés — parfois les mêmes — roulent à grande vitesse vers un même but : rendre le transport entre 4 roues complètement autonome et notamment pour le transport nommé désormais robotaxi. Pour cela, il faut bien entendu une voiture, de nombreux capteurs, un logiciel malin et une puissance de calcul démesurée pour que tout cela tourne — avec, en prime, des redondances pour garantir la sécurité du véhicule.

C’est précisément cette brique que Nvidia développe depuis plusieurs années avec sa gamme PX. Aujourd’hui, le constructeur a dévoilé une nouvelle déclinaison de son système embarqué pour voiture autonome, savamment nommé PX Pegasus. Pour le dire vite, il s’agit d’une carte mère de la taille d’une plaque d’immatriculation américaine qui accueille plusieurs GPU et SoC. Dans le détail, le PX Pegasus est équipé de deux SoC Xavier qui embarquent un GPU basé sur l’architecture Volta et deux GPU « de prochaine génération ». Ces derniers n’ont pas été détaillés, mais dans la mesure où Nvidia annonce une disponibilité fin 2018, il pourrait s’agir d’une puce issue de la prochaine architecture — soit des 11XX.

La puissance brute de la machine est annoncée à 320 téraflops, directement dans le coffre d’un véhicule. Pourquoi autant de puissance ? Eh bien il s’agit de concentrer toutes les informations prises chaque seconde par les capteurs d’un véhicule et de les traiter en temps réel pour que le véhicule prenne des décisions. De plus, un système de redondance doit être prévu. Cela signifie qu’un véhicule autonome doit savoir comment interpréter une situation d’au moins deux manières différentes. Par exemple, dans une rue, il peut voir où sont les obstacles et chercher à les éviter et, en même temps, mais d’une tout autre manière pour un cerveau de silicone, savoir repérer les endroits qui sont libres pour le passage.

Les PX Pegasus sont au cœur des voitures autonomes, mais interagissent également avec d’autres produits et services conçus par le constructeur. En effet, Nvidia souhaite devenir un élément incontournable dans la stratégie des constructeurs automobiles pour arriver à une autonomie de niveau 5.

Les supercalculateurs DGX sont ainsi utilisés pour entraîner les algorithmes qui travailleront dans les véhicules, avec des données prises par tous les capteurs déjà en circulation dans le monde — ceux de Tesla ou de GM par exemple, qui ont fait les bons choix dès le début. Mais ce n’est pas tout, puisque Nvidia a également conçu une simulation de conduite en conditions réelles pour tester les algorithmes des voitures avant de les déployer sur la route.  L’étape finale boucle la boucle : l’algorithme est utilisé sur un PX Pegasus et réentraîné depuis le début de la boucle après des sessions de test.

Évidemment, tout cela va prendre du temps. Cela dit, nous avons aujourd’hui la puissance de calcul nécessaire pour de la conduite entièrement autonome et des constructeurs qui sont de plus en plus enthousiastes à cette idée. Quand la barrière technique sautera une bonne fois pour toutes, seules les lois retiendront l’émergence des voitures autonomes et des robotaxis.

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