Пик сложности сегодня перемещается в автомобильную промышленность.

Выражение rocket science для обозначения запредельной сложности потихонечку устаревает. Да, разгонять железки до минимально 7.91км/сек в пустом вакууме очень трудно и очень дорого. Но управлять железкой, несущейся безопасно на реальных дорогах со скоростью примерно в триста раз меньшей, 25метров/сек (90км/час), причём не в вакууме, а рядом с такими же несущимися в разные стороны и с разной скоростью железками оказывается труднее — если нужно уложиться в земные цены решений, а не цены космические.

Ключевое слово тут — безопасность, при этом безопасность уровня ASIL-D Level D, refers to the highest classification of initial hazard (injury risk) defined within ISO 26262 and to that standard’s most stringent level of safety measures to apply for avoiding an unreasonable residual risk). Грубо говоря, если у вас там сломается компьютер, то он должен работать, несмотря на поломку. Если заглючит программа, то она должна работать, несмотря на глюки — и к нейросетям это тоже относится. Резервирование, избыточность, вот это всё. Но задёшево и массово.

7 января 2018 на CES были раскрыты дополнительные детали автомобильного интеллект-стека NVIDIA (я писал об этом стеке подробно в ноябре 2017:

В этой архитектуре конкретизирована real time операционка, сертифицированная на ASIL-D, это Blackberry QNX с софтом для обеспечения безопасности приложений от TTTech.

Приведены также подробности по Drive Xavier: сам чип SoC Xavier делали 2000 инженеров 4 года, потратили $2млрд., 12нм проектные нормы, 9млрд.транзисторов, «самый сложный чип SoC, который делало человечество» (ибо «самый сложный не SoC чип, который делало человечество» это Volta с 21млрд.транзисторов). Xavier тоже ASIL-D, это главная его фишка. Там 8 кастомных ядер 64 бит ARM CPU, Volta GPU, дополнительный акселератор нейронных сетей, обработка видео с камер. Отгрузка образцов железа Drive Xavier для автомобилей уровня автономности 3 и 4 начинается уже в этом квартале, и даже был намёк, что первые Drive Pegasus для уровня автономности 5 могут быть отгружены уже в конце 2018 — и на них всех автомобильных, а также облачных датацентровых Volta Tesla будут работать одни и те же программы. В доказательство привели видео беспилотного автомобиля, который бодро двигался на Drive Xavier, хотя сам чип был получен только пару недель назад: портировать на него весь софт с предыдущего поколения Drive PX получилось за пару недель. И всё заработало на реальных дорогах, и водитель там был в тестовой поездке по обычным (не полигон!) дорогам без шлема.

Это очень, очень круто. Для суперсложных военных или аэрокосмических применений такие навороченные чипы не делают, слишком будет дорого. Так что такой чип (и компьютер на его основе вместе с выполняющимся на них софтом) в составе автомобиля делает автомобиль одним из самых сложных устройств человечества.

Ещё появились подробности про средства виртуализации с HIL (hardware in the loop) и SIL (software in the loop), и даже holodeck внутри симулятора. Нужно смотреть видео, чтобы понять, о чём речь. И обратите внимание, как часто там звучит в этом отрывке про виртуализацию слово «архитектура»: софт автомобиля эмулируется в том же суперкомпьютере, что симулирует обстановку — это позволяет работать в режиме быстрее реального времени. Ну, или выполняется на внешнем автомобильном компьютере, только помедленнее.

Вот тут оригинальный ролик презентации NVIDIA на CES’18 (крутой техно-концерт) и слайды (куча технических подробностей).

Меня во всём этом поражает сложность:

— получить SoC чип на 9млрд. транзисторов на 12нм совсем-совсем непросто. Это ну очень круто, технология для этого запредельно сложна: как 1. технология разработки и проверки моделей таких чипов — и тут компьютеры помогают делать компьютеры, так и 2. технология изготовления (все эти чистые комнаты с дико сложной и капризной химией и литографией).

— системный софт: операционная система, коммуникации, драйверы, компиляторы. Обманчиво кажется очень простым, потому как об этом редко пишут, но это не так.

— все эти навороты прикладного автономного софта: работа с точными картами (тут своя технологическая вселенная — GIS это непросто!), обработка сигналов с камер и лидаров с их дикими потоками данных и собственными технологиями работы с шумами и высоким разрешением, исполнение моделей нейронных сетей.

— стек обучения нейросетей (по сути, компьютер пишет софт для управления автомобилем: делает модель нейронной сетки): суперкомпьютер, симулятор дорог и эмулятор автомобильного стека. И огромное количество данных по реальным поездкам, чтобы всё это натренировать.

— хардвер самого автомобиля тут выглядит самым простым и отработанным элементом. Но думать нужно не о хардвере автомобиля, а о хардвере автомобильного завода, вместе со всеми его роботами и сложнейшей логистикой снабжения сырьём и полуфабрикатами (все эти Tiers).

Фишка в том, что только в части роботакси-стека у NVIDIA сейчас 320+ партнёров, работающих с её интеллект-стеком для автономного движения. И у всех какие-то свои тараканы в голове, что означает крайнее внимание к архитектуре в части модульности и повышенную открытость платформы. Каждый получает то, что ему нужно, и не больше — остальное пытается сделать сам.

То есть всё написанное «сложное» существует в огромном количестве чуть (или даже не чуть) различающихся вариантов, непрерывно эволюционирует и переползает всё время с более старых компонент автомобильного интеллект-стека на новые, по мере их готовности.

Как я уже писал в посте про роботакси-стек, стратегия NVIDIA делать те модули платформенного стека, которые пока никто не делает, самостоятельно — но не стремясь выдавить всех конкурентов, просто превращая успешных конкурентов в партнёров. Например, в Мюнхене в октябре в NVIDIA говорили, что операционки для автомобилей пока нет хорошей, и намекали, что делают поэтому свою. А вот сейчас оказалось, что операционка есть: сертифицированный QNX. Операционку отдали — и слава богу. Но чипы — чипы вряд ли отдадут, CUDA тоже не отдадут. А уж что будет со всей этой клубящейся конструкцией через пару лет, можно только предполагать: только ленивый сегодня не хочет откусить кусок от автомобильного пирога, очевидно же, что для этого крайне удачный момент — мало кто соображает, что происходит, так всё стремительно меняется.

Я думаю, что следующая интересная история будет не с большими интеллектуальными роботами на четырёх колёсах, а с нежитью поменьше — роботами. Удивительно, но архитектурно там почти всё то же самое, что в беспилотных автомобилях, только энергопотребление и вычислительные мощности поменьше. Ну, и софт чуток отличается, но тот не слишком сильно. Так что ждём GTC с роботами. Роботы уже проходили краешком на мюнхенской GTC’17, пора их в эпицентр для зачина следующей большой истории.

Но и с автомобилями это ещё не всё: презентовалось решение для 3 и 4 уровня автономности вождения, а для пятого уровня будет Drive Pegasus на чипе, который ещё не презентован. И чип этот пойдёт наверняка сначала в датацентры (как Volta), а потом уже в этот самый Pegasus.

Забавно, что в 2015 году я писал: «CES 2015 мне пока понравилась только одним символическим событием — NVIDIA выдала автомобильный чип Tegra X1 с потреблением 10Вт и производительностью терафлопс. И ещё NVIDIA представила автомобильный суперкомпьютер DRIVE PX. On it are two Tegra X1s. This gives 2.3 teraflops of processing power, can connect up to 12 cameras and can process 1.3 billion pixels a second. Подробности тут. Всё остальное как-то обыденно, несмотря на все показываемые чудеса» — и вот CES 2018 тоже пока отличается именно этими автомобильными прорывами, остальное тоже как-то обыденно.

Роботакси-стек (а потом и потихоньку подтягивающийся робот-стек) — это очень интересный кейс для обсуждения системной инженерии и предпринимательства. Все слова про «модульность», «платформы», «открытую архитектуру» можно иллюстрировать конкретными примерами из глянцевых презентаций CEO на потребительских выставках. Это уже нельзя считать птичьим языком системных инженеров из военного аэрокосмоса. Интересно начинается 2018 год.

Автор — А.Левенчук, научный руководитель Школы системного менеджмента

Источник — https://ailev.livejournal.com/1398456.html?utm_source=fbsharing&utm_medium=social