NVIDIA construye un supercomputador para el desarrollo de los coches autónomos

NVIDIA es una compañía conocida principalmente por sus tarjetas gráficas dedicadas a ordenadores y consolas, pero en los últimos años han enfocado parte de su negocio a la computación para los coches autónomos y la inteligencia artificial. Continuando con este objetivo, NVIDIA ha presentado el vigésimo segundo supercomputador más potente del mundo, en el momento de escribir estas líneas, el denominado DGX SuperPOD.

El DGX SuperPOD es un superordenador nacido para proveer una infraestructura para la inteligencia artificial que permite la demanda masiva de potencia necesaria por la propia NVIDIA para su programa de desarrollo de coches autónomos. El sistema se ha construido en solo tres semanas con 96 NVIDIA DGX-2H y la tecnología de interconexión Mellanox. Este conjunto consigue una potencia de proceso de 9,4 petaflops y es capaz de entrenar un enorme número de redes neuronales profundas necesarias para la conducción autónoma.

Este sistema puede ser adquirido por los clientes que estén interesados en disponer de esta potencia de proceso. Entrenar este tipo de redes neuronales exige un hardware que pocas máquinas en el mundo pueden tener.

Como ejemplo, un solo vehículo autónomo genera 1 terabyte de información por hora, en una única recolección de datos. Si multiplicamos esto por varios años de conducción con una flota entera de coches, pronto se consiguen varios petabytes de datos. Esta información se usa para entrenar los algoritmos de las normas de circulación en las carreteras y calles, y, de paso, encontrar posibles fallos en las redes neuronales profundas que operan en el coche autónomo, que están continuamente siendo entrenadas en un bucle.

El DGX SuperPOD está formado por 1.536 GPU NVIDIA V100 Tensor con NVIDIA NVSwitch y la red Mellanox. El sistema está trabajando de forma continua, optimizando el software de conducción autónoma y entrenando las redes neuronales a una velocidad mucho mayor que con tecnologías anteriores.

Por ejemplo, el DGX SuperPOD permite entrenar una ResNET-50 en menos de dos minutos. Cuando este modelo de IA se lanzó en 2015, llevaba 25 días entrenarla con una única NVIDIA K80, que era el método utilizado por NVIDIA. Esto se traduce en una obtención de resultados 18.000 veces más rápida gracias al uso del DGX SuperPOD.

El avance de esta tecnología permitirá desarrollar tanto software como hardware de los coches autónomos en una fracción de lo que se tardaba en hacer antes, consiguiendo de esta forma acortar los tiempos de desarrollo, pruebas y posterior producción de coches de conducción autónoma que deberíamos comenzar a ver en un futuro próximo.

Fuente | NVIDIA