Gaur egun, bidaiarien autoak automatikoki gidatzen dituzten enpresak hiru kategoriatan bana daitezke gutxi gorabehera.Lehenengo kategoria Apple-ren antzeko begizta itxiko sistema bat da (NASDAQ: AAPL).Txipak eta algoritmoak bezalako osagai nagusiak beraiek egiten dituzte.Teslak (NASDAQ: TSLA) hau egiten du.Energia-autoen konpainia berri batzuek ere pixkanaka hastea espero dute.errepide hau.Bigarren kategoria Android-en antzeko sistema irekia da.Fabrikatzaile batzuek plataforma adimendunak egiten dituzte, eta beste batzuk autoak.Adibidez, Huawei eta Baidu-k (NASDAQ: BIDU) asmo hori dute.Hirugarren kategoria robotika da (gidaririk gabeko taxiak), hala nola Waymo bezalako enpresak.
Artikulu honetan, batez ere, hiru ibilbide horien bideragarritasuna aztertuko da teknologiaren eta negozioaren garapenaren ikuspegitik, eta potentziako autoen fabrikatzaile berri batzuen edo gidatzeko autonomoen enpresa batzuen etorkizuna eztabaidatuko da.Ez gutxietsi teknologia.Gidatze autonomorako, teknologia bizitza da, eta funtsezko bide teknologikoa bide estrategikoa.Beraz, artikulu hau gidatzeko estrategia autonomoen bide ezberdinei buruzko eztabaida ere bada.
Auto adimendunen alorrean, batez ere gidatzeko autonomoaren alorrean, Appleren begizta itxiaren eredua hartzeak erraztu egin diezaieke fabrikatzaileek errendimendua optimizatzea eta errendimendua hobetzea.Kontsumitzaileen beharrei azkar erantzun.
Errendimenduaz hitz egingo dut lehenik.Errendimendua ezinbestekoa da gidatze autonomorako.Seymour Cray-k, superordenagailuen aitak, hitz oso interesgarria esan zuen behin: "Edonork eraiki dezake CPU azkarra. Trikimailua sistema azkarra eraikitzea da".
Moore-ren Legearen pixkanaka-pixkanaka porrot eginez, ez da bideragarria errendimendua handitzea besterik gabe, azalera unitateko transistore kopurua handituz.Eta eremuaren eta energiaren kontsumoaren mugak direla eta, txiparen eskala ere mugatua da.Noski, egungo Tesla FSD HW3.0 (FSD Full Self-Driving deitzen da) 14 nm-ko prozesu bat baino ez da, eta hobetzeko tartea dago.
Gaur egun, txip digital gehienak Von Neumann Arkitekturan oinarrituta diseinatuta daude, memoria eta kalkulagailua bereizten dituena, eta horrek ordenagailuen sistema osoa sortzen du (smartphones barne).Softwaretik sistema eragileetaraino txipetaraino, oso kaltetuta dago.Hala ere, Von Neumann Arkitektura ez da guztiz egokia gidatze autonomoak oinarritzen den ikaskuntza sakonerako, eta hobetu edo are aurrerapenik behar du.
Adibidez, "memoria horma" bat dago non kalkulagailua memoria baino azkarrago dabilen, eta horrek errendimendu arazoak sor ditzake.Garunaren antzeko txipen diseinuak aurrerapauso bat du arkitekturan, baina baliteke jauzi gehiegi ez aplikatzea laster.Gainera, irudi konboluzional-sarea matrize-eragiketetan bihur daiteke, eta hori agian ez da benetan egokia garunaren antzeko txipetarako.
Hori dela eta, Moore-ren Legeak eta Von Neumann-en arkitekturak botila-lepoak topatzen dituztenez, etorkizuneko errendimendu-hobekuntzak batez ere Domeinu Espezifikoko Arkitekturaren (DSA, prozesadore dedikatuei erreferentzia egin diezaiekeen) bidez lortu behar dira.DSA John Hennessy eta David Patterson Turing sariaren irabazleek proposatu zuten.Aurreraegi ez dagoen berrikuntza da, eta berehala praktikan jarri daitekeen ideia da.
DSAren ideia makro ikuspegitik uler dezakegu.Orokorrean, egungo goi-mailako txipek milaka milioi edo hamarnaka milioi transistore dituzte.Transistore kopuru handi hauek nola banatu, konektatu eta konbinatzen diren aplikazio zehatz baten errendimenduan eragin handia dute.Etorkizunean, beharrezkoa da "sistema azkarra" eraikitzea softwarearen eta hardwarearen ikuspegi orokorretik, eta egituraren optimizazioan eta doikuntzan oinarritzea.
"Android modua" ez da irtenbide ona auto adimendunen arloan.
Jende askok uste du gidatze autonomoaren garaian Apple (begizta itxia) eta Android (irekia) ere badirela telefono adimendunen alorrean, eta Google bezalako heavy-core software hornitzaileak ere egongo direla.Nire erantzuna erraza da.Android ibilbideak ez du funtzionatuko gidatze autonomoan, ez duelako betetzen etorkizuneko auto adimendunen teknologiaren garapenaren norabidea.
Noski, ez nuke esango Tesla eta beste konpainiek, hala nola, torloju guztiak berez egin behar dituztenik, eta oraindik pieza asko osagarrien fabrikatzaileei erosi behar zaizkie.Baina erabiltzailearen esperientziari eragiten dion zatirik nagusiena norberak egin behar du, esate baterako, gidatzeko autonomoaren alderdi guztiak.
Lehenengo atalean, Appleren begizta itxiko ibilbidea irtenbide onena dela aipatu da.Izan ere, Android ibilbide irekia gidatze autonomoaren arloan irtenbiderik onena ez dela ere frogatzen du.
Telefono adimendunen eta auto adimendunen arkitektura ezberdina da.Smartphoneen ardatza ekologia da.Ekosistemak ARM eta IOS edo Android sistema eragileetan oinarritutako hainbat aplikazio eskaintzea esan nahi du.Hori dela eta, Android telefono adimendunak pieza estandar arrunt batzuen konbinazio gisa uler daitezke.Txip estandarra ARM da, txiparen gainean Android sistema eragilea dago, eta gero Interneten hainbat aplikazio daude.Bere estandarizazioa dela eta, txip bat, Android sistema bat edo aplikazio bat izan, erraz bihurtu daiteke negozio independentean.
Auto adimendunen ardatza algoritmoa eta algoritmoa onartzen duten datuak eta hardwarea da.Algoritmoak errendimendu oso altua eskatzen du hodeian trebatu edo terminalean ondorioztatzen den.Auto adimendunaren hardwareak errendimenduaren optimizazio handia eskatzen du aplikazio eta algoritmo espezializatu zehatzetarako.Hori dela eta, algoritmoek edo txipak bakarrik edo sistema eragileek soilik errendimendua optimizatzeko dilemei aurre egingo diete epe luzera.Osagai bakoitza bere kabuz garatzen denean bakarrik optimizatu daiteke erraz.Softwarea eta hardwarea bereizteak optimizatu ezin den errendimendua ekarriko du.
Honela alderatu dezakegu, NVIDIA Xavierrek 9.000 milioi transistore ditu, Tesla FSD HW 3.0-k 6.000 milioi transistore ditu, baina Xavierren konputazio potentzia indizea ez da HW3.0 bezain ona.Eta esaten da hurrengo belaunaldiko FSD HW errendimendua 7 aldiz hobetu dela egungoarekin alderatuta.Beraz, Tesla txip-diseinatzailea Peter Bannon eta bere taldea NVIDIAren diseinatzaileak baino indartsuagoak direlako edo Teslak softwarea eta hardwarea konbinatzeko metodologia hobea delako.Softwarea eta hardwarea konbinatzeko metodologia ere txiparen errendimendua hobetzeko arrazoi garrantzitsua izan behar dela uste dugu.Algoritmoak eta datuak bereiztea ez da ideia ona.Ez da mesedegarria kontsumitzaileen beharrei buruzko iritzia azkar eta errepikapen azkarra.
Hori dela eta, gidatze autonomoaren alorrean, algoritmoak edo txipak desmuntatzea eta bereizita saltzea ez da negozio ona epe luzera.
Artikulu hau EV-tech-en jatorria da
psp13880916091
Argitalpenaren ordua: 2020-10-10