Drive Thor da NVIDIA com GPUs Blackwell!
A arquitetura NVIDIA Blackwell está preparada para fazer sentir sua presença além dos aceleradores de IA destinados a data centers, estendendo-se a uma gama mais ampla de dispositivos, incluindo as plataformas Drive Thor e Jetson Thor, que atendem especificamente aos setores automotivo e de robótica.
Devido à sua menor escala e à incapacidade de funcionar como grandes aceleradores de partículas, a presença da Blackwell em tais plataformas manifestar-se-á de uma forma mais moderada, sem o mesmo nível de exuberância exibido pelos homólogos de maior escala.
Embora a NVIDIA ainda não tenha divulgado os parâmetros técnicos detalhados de sua plataforma inovadora, Drive Thor, ela convenceu com sucesso várias empresas automotivas proeminentes, incluindo BYD, Hyper, XPENG, Li Auto e ZEEKR, todas empresas líderes chinesas, a incorporar esta solução de ponta em suas respectivas ofertas de veículos. Além disso, empresas pioneiras de condução autônoma como Nuro, Plus, Waabi e WeRide manifestaram interesse em integrar o Drive Thor em seus sistemas de condução autônoma existentes ou futuros.
Além de utilizar a plataforma NVIDIA para direção autônoma, a BYD anunciou planos para aproveitar a infraestrutura de IA da empresa para modelos de treinamento em ambientes locais e na nuvem. Além disso, a BYD pretende replicar as suas fábricas físicas através do sistema Omniverse para analisar e otimizar os seus processos de produção. Para aumentar ainda mais a eficiência, a empresa implantará robôs inteligentes equipados com a plataforma NVIDIA Isaac para executar tarefas de forma autônoma dentro de suas instalações. Por último, a BYD planeja permitir que os clientes finais configurem veículos usando um configurador construído diretamente a partir do banco de dados Omniverse.
A NVIDIA sugere que a unidade de processamento gráfico (GPU) do Drive Thor exibe uma potência oito vezes maior em comparação com sua contraparte no Drive Orin, atribuída à arquitetura Ampere, enquanto a unidade central de processamento (CPU) possui o dobro da capacidade computacional. Enquanto o Drive Orin apresenta um rendimento máximo de 254 TOPS ao empregar operações INT8, o Drive Thor possui a capacidade de fornecer impressionantes 1000 TFLOPS a partir de um circuito integrado solitário. Além disso, parece que as próximas iterações poderão incorporar múltiplas configurações de sistema em um chip (SoC), permitindo assim níveis de desempenho substancialmente elevados.
Em setembro de 2022, a NVIDIA divulgou inicialmente o Drive Thor, que ostentava uma capacidade computacional de até 2.000 TFLOPS, superando seu antecessor Drive Atlantis em duas vezes mais. Notavelmente, o caminho de desenvolvimento do Drive Atlantis pretendia servir como sucessor do Drive Orion; porém, em vez de prosseguir com esse plano, a empresa decidiu direcionar seus esforços para o Drive Thor sem concluir o projeto do Drive Atlantis.
Durante a Conferência Global de Tecnologia, a NVIDIA apresentou os impressionantes recursos de sua mais recente plataforma com um desempenho anunciado de até 1.000 TFLOPs, que é comparável ao que é esperado do próximo sistema Atlantis. No entanto, deve-se notar que as reivindicações anteriores de 2.000 TFLOPS foram baseadas em uma configuração de GPU dupla em vez de uma única unidade. Esta distinção foi esclarecida por Danny Shapiro, vice-presidente automotivo da NVIDIA, durante sua apresentação.
O calendário exacto para a implementação da tecnologia Drive Thor nos veículos motorizados permanece actualmente incerto, embora se possa inferir que a sua adopção generalizada possa exigir vários anos, considerando o desenvolvimento alargado e os processos regulamentares característicos do sector automóvel.
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Jetson Thor emprega uma GPU Blackwell, muito parecida com a encontrada no Drive Thor, que pode fornecer impressionantes 800 teraflops ao realizar cálculos FP8. Em colaboração com a plataforma Isaac Lab, a NVIDIA desenvolveu um modelo básico chamado GR00t, projetado especificamente para aplicações de robótica humanóide. Este modelo GR00t representa uma estrutura de aprendizado de máquina, extensivamente treinada usando diversos conjuntos de dados e equipada para lidar com vários casos de uso em vários domínios.
A funcionalidade do Jetson Thor é altamente dependente de seus recursos de entrada-saída (E/S), pois requer o processamento de dados de inúmeras câmeras e sensores simultaneamente. Para atender a essa necessidade, a NVIDIA relatou uma melhoria significativa na eficiência de E/S em comparação aos modelos anteriores, com um aumento de taxa de dez vezes. Espera-se que o sistema fique acessível em algum momento durante os primeiros meses de 2025.
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