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Le GPU dei videogame per le self-driving car

La tecnologia alla base delle schede video impiegate per il motore grafico dei videogiochi sarà di cruciale importanza per il futuro della guida autonoma.

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Se NVIDIA, azienda nota ai più per il suo impegno nell’ambito delle GPU (dove detiene circa il 75% del mercato) ha fatto il suo ingresso nel territorio della guida autonoma siglando partnership con realtà come Baidu, Toyota e Bosch, un motivo c’è: la tecnologia che muove il comparto grafico dei videogiochi potrà un giorno essere di fondamentale importanza nell’elaborazione delle immagini acquisite dai sistemi a bordo delle self-driving car.

Sarà dunque impiegata per processare milioni di informazioni in tempo reale, provenienti da videocamere, sensori e LiDAR integrati nella carrozzeria: dagli oggetti posizionati lungo la carreggiata ai pedoni che si muovono sui marciapiedi, dagli altri veicoli in circolazione alla segnaletica stradale. Prenderà così vita un complesso sistema formato da hardware e software, in grado di reagire prontamente anche nelle situazioni di emergenza, evolvendo l’attuale modello di mobilità in chiave sicura e innovativa. A parlarne è Danny Shapiro, Senior Director della divisione Automotive di NVIDIA, intervenuto con un’intervista sulle pagine del Washington Post.

Le GPU sono oggi in grado di gestire qualsiasi cosa, dai videogame agli effetti visuali nei film di Hollywood. Sono essenziali per la grafica professionale e per gli automaker che progettano veicoli, per i medici e per gli studiosi alla ricerca di una cura per le patologie basata sull’analisi delle immagini cliniche.

Ciò che principalmente differenzia le GPU dalle CPU tradizionali (i processori di computer, smartphone e tablet) è il numero di core integrati, ognuno dei quali in grado di gestire un singolo processo in modo indipendente: anziché uno, due (dual core), quattro (quad core) oppure otto (octa core), le schede video arrivano ad equipaggiare migliaia di core, tutti in grado di elaborare piccole quantità di informazioni, ma simultaneamente. Per questo motivo, le GPU trovano impiego anche negli ambiti dell’intelligenza artificiale e del deep learning. Un esempio concreto in relazione alle self-driving car è fornito da Shapiro.

Sono 30 immagini ogni secondo. Ognuna, un singolo frame, è composta da pixel. Ognuno di questi pixel o punti è rappresentato da un valore numerico.