英伟达在2018CES上畅谈NVIDIA

英伟达在2018 CES上畅谈NVIDIA DRIVE?功能安全架构明细

汽车讯 据外媒报道，英伟达于昨日（2018年1月10日）公布了旗下人工智能自动驾驶汽车平台——NVIDIA DRIVE?的功能安全架构（functional safety architecture）明细，该平台可利用冗余及多样化的功能，提升车辆运行的安全性。

NVIDIA DRIVE?架构使车企得以打造并部署自动驾驶轿车及卡车，确保其功能的安全性，且该架构符合ISO 26262等国际安全标准。此外

进程

旨在制定步骤，确立普遍采用的安全认证方法（pervasive safety methodology），用于自动驾驶系统的设计、管理及文件。

处理器设计及硬件功能

为实现故障安全操作，该平台兼容了各类处理器，包括：由英伟达自行设计的知识产权，与NVIDIA Xavier?相关，其包含了CPU、GPU处理器、深度学习加速器、图像处理ISP、计算机视觉PVA及视频处理器，上述产品均达到了最高品质并符合最高级别的安全标准。此外，还包括锁步处理（lockstep processing）及内存、总线的误差校正（error-correcting code）及内置测试功能。ASIL-C NVIDIA DRIVE Xavier?处理器及ASIL-D相关的安全微控制器及适用的安全逻辑可实现ASIL-D的最高系统级评级。

软件

该软件集成了英伟达核心伙伴方旗下的安全技术，上述技术均达到全球领先水平。NVIDIA DRIVE OS系统软件集成了黑莓QNX 64位实时操作系统，可达到ASIL-D安全认证。该系统还采用了TTTech的MotionWise安全应用框架，可纳入各个应用并将其彼此隔离，还能提供实时运算。NVIDIA DRIVE OS还全面支持Adaptive AUTOSAR，后者是一款开放标准车用级系统架构及应用框架。

此外，英伟达的工具链还包括CUDA?编译器及TensorRT?，其采用了ISO 26262工具分类级别（Tool Classification Levels），旨在确保并提供一个安全、文件的研发环境。

算法

NVIDIA DRIVE AV自动驾驶车用软件堆栈可执行帧间运动（ego-motion）、感知、定位及路径规划等功能。为实现故障操作，各功能还包含了一个冗余及多样化策略。例如，感知冗余可通过融合激光雷达、摄像头及传感器来实现。在CPU、CUDA GPU、DLA及PVA上运行的深度学习及计算机视觉算法可强化冗余与多样性。NVIDIA DRIVE AV堆栈是一款可供自动驾驶堆栈使用的备用系统，该系统由车企研发，可实现5级自动驾驶车辆及最高级别的功能安全性。

虚拟现实模拟

自动驾驶车辆是一个极为复杂的系统，其采用了最先进的技术。要证明该系统可实现其设计功能（如：SoTIF、预期功能的安全性等）无疑是一大挑战，这意味自动驾驶系统无比能应对各类情境及气候条件。

道路安全测试的可操作性、可重复性、详尽性及快速性并不足应对上述挑战，为此，一个真实的模拟环境就显得无比重要了。英伟达创建了虚拟现实模拟器——NVIDIA AutoSIM，用于测试DRIVE?平台并模拟罕见的测试条件。该模拟器在NVIDIA DGX?超级计算机上进行模拟，英伟达AutoSIM可重复进行回归测试（regression testing），最终可模拟数十亿英里的测试里程。（本文图片选自英伟达官）

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文章标签： 黑科技 前瞻技术