自律走行車に築かれたNVIDIAの巨城
毎週火・金曜日発行のAxion Newsletterは、デジタル経済アナリストの吉田拓史（@taxiyoshida）が、その週に顕在化した最新のトレンドを調べて解説するニュースレターです。同様の趣旨のポッドキャストもあります。ぜひご登録ください。
要点
NVIDIAの稼ぎ頭はゲームとデータセンターの二つだが、自動車部門が3つ目になる徴候がある。大半の自律走行技術企業や完成車メーカー、EVメーカーは多かれ少なかれ、自律走行の実現のためNVIDIAに依存している。
NVIDIAは12〜16日に開催されたGTCにおいて、自律走行車向けのAIコンピューティングSoC（システムオンチップ）であるNVIDIA DRIVE Atlanを発表した。
NVIDIA DRIVE Atlanは1,000兆回/秒（TOPS）の性能と100以上のSPECintスコア（CPUの整数処理能力に関するベンチマーク）の推定値を達成するが、これは現在のほとんどのロボタクシーに搭載されている総演算量を上回る。また、Atlanは、信頼性の高いセキュリティ、高度なネットワーキング、ストレージサービスのために、NVIDIA BlueFieldデータ処理ユニット（DPU）を搭載した初めてのSoCだ。
NVIDIAの自律走行車向けSoCは、Xavier（32TOPS）、Orin（254TPOS）、 Atlan（1,000TOPS）という著しい性能向上を遂げている。なぜなら、自律走行車が処理しなければならないセンサーデータの量は、現在の最先端の自動車の100倍にもなるからだ。
自律走行車は「走るデータセンター」だ。自律性の度合いが高まるにつれて、ソフトウェアの複雑さも指数関数的に増大し、統合されたソフトウェアの一部として、冗長で多様な深層ニューラルネットワークが同時に実行されることになる。しかも、自動走行だけでなく、インテリジェントコックピット、インフォテインメント、バーチャルアシスタントなどにも計算資源を割く必要がある。
Orinは2022年に生産を開始し、Atlanは2023年にサンプル出荷を開始、2025年の生産を予定している。言い換えれば、NVIDIAは2025年にはレベル5の自律走行が達成されると想定している、ということだ。
NVIDIA DRIVE
NVIDIA DRIVEは自律走行車のための包括的な技術バンドルだ。自律走行車向けの機械学習には、データセンター側でのモデルのトレーニングと自動車側での知覚、計画、制御の実行という2つの面があるが、NVIDIAは両面をカバーしている。NVIDIA DGXがディープニューラルネットワーク（DNN）のトレーニングと最適化を可能にし、Atlanのような車載コンピュータ（DRIVE AGX）が走行中の車両でモデルを実行する。
ハードウェアだけではない。また、ソフトウェアスタックには、オペレーティング・システムであるNVIDIA DRIVE OSと、包括的なミドルウェア機能を提供するソフトウェア開発キット（SDK）が含まれている（図3）。NVIDIA DRIVE AVは知覚、マッピング、プランニング等の自律走行の要素を提供する。
乗客向けAIのDRIVE IXはインテリジェント・コックピット機能のためのアルゴリズム・モジュールだ。将来の自動車やトラックでは、AIは乗客の質問に答えたり、道案内をしたり、前方の道路状況を警告したりと、乗員との会話が可能になると考えられている（図4）。
DRIVE Simはリアルタイム・シミュレーションを可能にし、NVIDIAがゲームで磨いた技術を応用し、光の物理的特性をシミュレーションすることでリアルなライティングを再現する。DRIVE Simは複数のカメラ、レーダー、LiDARをリアルタイムで同時にシミュレーションが可能で、レベル2のアシスト運転からレベル4やレベル5の完全自動運転までのセンサー構成に対応できる、とされている。
多数のロボタクシー新興企業が採用
NVIDIAは、このようなレベルのAI開発をエンド・ツー・エンドで実現できる唯一の企業となっており、多くのロボタクシーメーカーやサプライヤーがNVIDIA製品を使用している。
NVIDIAに深く依存する自律走行技術企業の典型例はZooxだ。ZooxはNVIDIAが開発した高性能な深層学習推論のためのSDK（ソフトウェア開発キット）であるTensorRTを採用している。TensorRTは、Googleが提供するライブラリTensorFlowと比較して大幅なスピードアップを実現し、CUDAストリームを使った非同期・同時推論機能を可能にしている、と同社は主張している。Zooxのビジョン／ライダ／レーダ／予測アルゴリズムは、ディープニューラルネットワークに大きく依存しており、Zooxの車両ではすべてNVIDIA GPU上で動作しており、ほとんどがTensorRTで展開されている。
他にも、ロボタクシー企業でNVIDIAプラットフォームの採用を公開している会社はこのようにたくさんある。
GMやホンダが出資する自律走行技術企業であるCruiseは、2020年初頭にロボタクシー「Cruise Origin」を発表したが、このための車両にNVIDIA DRIVE GPUを利用しているとされる。Cruiseは2023年にドバイでOrigin車両のテストを開始し、その後すぐに商用の配車サービスを開始する予定だ。
自動運転スタートアップのAutoX社は、最近、中国の深圳で自律走行による配車サービスを開始したが、AutoX社の100台の車両は、AI演算にNVIDIA DRIVEプラットフォームを使用している。
中国の配車大手のDidi Chuxing（滴滴出行）は、NVIDIA DRIVEとAI技術を用いて、モビリティサービス用にレベル4の自律走行車を開発している。年間100億回の旅客輸送を行っているDiDiは、自律走行技術の安全で大規模な適用を目指している。
Pony.AIは、トヨタやヒュンダイなどの世界的な自動車メーカーと協力して、NVIDIA DRIVE AGXプラットフォームを中核としたロボットタクシーの開発を行っている。
EV／完成車メーカーの採用も
ジェンスン・フアンはGTCのキーノートスピーチでボルボへのNVIDIA DRIVE Orinの提供を発表している。ボルボは傘下の自律走行ソフトウェア開発会社であるZenseact社が開発したソフトウェアを用いて、Orinの前世代機であるNVIDIA DRIVE Xavier上で新型車のAI支援運転機能を開発している。Orinは、Xavierとソフトウェア互換性があるため、Orinへの移行は、Zenseact社にとって負担にはならない。
中国EVメーカーXpengもNVIDIAプラットフォームを採用している。同社のセダン、P7のレベル3の自動運転機能は、高性能でエネルギー効率の高いNVIDIA DRIVE AGX Xavier AIコンピュート・プラットフォームによって実現されている。
P7セダンは、安全で便利なAI支援運転のために設計されている。12個の超音波センサー、5個の高精度ミリ波レーダー、14個のカメラを搭載し、360度の認識を可能にしている。この車の前方レーダーは、雨、霧、霞を貫通する200メートルの検出距離を持っている。Xavierは、30ワットの消費電力で毎秒30兆回のAI演算性能を実現し、レベル2+およびレベル3の自動運転システムのプラットフォームの役割を果たしている。
自律走行の採用を掲げるEVメーカーのうち、NVIDIAに深く依存していないとみられるのは、テスラだけだろう。NIOもOrinを採用した自律走行ソフトウェアの開発をすでに発表している。自動車の重要な未来となった自律走行だが、多くの自動車メーカーはNVIDIAなしでは実現できないのだ。
Special thanks to supporters !
Shogo Otani, 林祐輔, 鈴木卓也, Mayumi Nakamura, Kinoco, Masatoshi Yokota, Yohei Onishi, Tomochika Hara, 秋元 善次, Satoshi Takeda, Ken Manabe, Yasuhiro Hatabe, 4383, lostworld, ogawaa1218, txpyr12, shimon8470, tokyo_h, kkawakami, nakamatchy, wslash, TS, ikebukurou 太郎, bantou, shota0404, Sarah_investing, Sotaro Kimura, UmiSora, TAMAKI Yoshihito, kanikanaa.
700円/月の支援
Axionは吉田が2年無給で、1年が高校生アルバイトの賃金で進めている「慈善活動」です。コーヒー代のご支援をお願いします。個人で投資を検討の方はTwitter（@taxiyoshida）までご連絡ください。
Campfire(日本語): https://community.camp-fire.jp/projects/view/371227
Patrion(English): https://www.patreon.com/taxiyoshida