フォックスコンとNVIDIAが電気自動車革新を加速

フォックスコンとNVIDIA、電気自動車革新を加速する

NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏とHon Hai(Foxconn)の会長兼CEOであるYoung Liu氏は、継続的なパートナーシップの一環として、グローバル自動車市場向けの次世代のインテリジェント電気自動車(EV)プラットフォームの最新技術を発表しました。

この最新の動きは、台湾で開催された第4回目のHon Hai Tech Dayで発表され、FoxconnはNVIDIA DRIVEソリューションの範囲内でEVのビジョンを実現するために協力しています。今日のNVIDIA DRIVE Orinから後続のDRIVE Thorまで。

さらに、Foxconnは、NVIDIA DRIVE Hyperion 9プラットフォームを搭載した高度に自動化された自律型AI搭載EVの契約製造業者となります。これには、DRIVE Thorと最新のセンサーアーキテクチャが含まれます。

卓越したパフォーマンスを持つ次世代EV

高度に自動化された完全自動運転車両の計算要件は非常に大きいものです。NVIDIAは、DRIVE Orinをグローバル自動車メーカー25社以上で使用される最も高度で最高性能のAIカーコンピュータを提供しています。

FoxconnはすでにDRIVE Orin搭載の電子制御ユニット(ECU)の一流メーカーであり、DRIVE Thorが利用可能になれば、DRIVE Thor搭載のECUも製造します。

今後登場するDRIVE Thorスーパーチップは、NVIDIA Grace CPUやHopperおよびAda LovelaceアーキテクチャベースのGPUに最初に導入された高度なAI機能を活用し、非常に高い性能の計算力を2,000テラフロップスもたらし、機能的に安全でセキュアなインテリジェントドライビングを実現することが期待されています。

次世代NVIDIA DRIVE Thor。

高まった感覚

昨年のジーティーシーで発表されたDRIVE Hyperion 9は、自動化および自律型車両向けのNVIDIAのモジュラー開発プラットフォームおよびリファレンスアーキテクチャの最新進化版です。DRIVE Thorのパワーを搭載したもので、レベル3の都市部およびレベル4の高速道路運転シナリオに適したセンサーアーキテクチャを統合しています。

高解像度のカメラ、レーダー、リダー、超音波センサーなど多様で冗長性のあるセンサーの配列により、DRIVE Hyperionは非常に多くの安全関連データを処理し、車両が周囲の状況を巧みにナビゲートできるようにします。

また、DRIVE Hyperionの利点の一つは、同じ計算フォームファクターとNVIDIA DriveWorksアプリケーションプログラミングインターフェースを維持しているため、DRIVE OrinからDRIVE Thor以上へのシームレスな移行が可能であることです。

さらに、DRIVE Hyperionは、Foxconnのような電子機器メーカーの開発時間を短縮し、コストを削減することができます。なぜなら、プラットフォーム上で利用可能なセンサーは、NVIDIAの厳格な認定プロセスをクリアしているからです。

ソフトウェア定義型の車両への移行と中央集中型の電子アーキテクチャへのニーズが高性能で省エネの計算ソリューション(DRIVE Thorなど)を求めるでしょう。Foxconnとその自動車顧客は、DRIVE Hyperionセンサーアーキテクチャと組み合わせることで、安全でインテリジェントな新しい時代のEVを実現するためのより良い能力を備えることになります。

Hon Hai Tech Dayの発足以来、Foxconnは契約設計および製造サービスおよび新しい技術を展示するための打ち上げ台としての役割を果たしてきました。これらの成果はEVセクターにわたり、一般の家電業界にも拡大しています。

Liu氏とHuang氏のホンハイテックデーでのファイアサイドチャットの詳細についてはこちらをご覧ください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

「2023年にデータサイエンスFAANGの仕事をゲットする方法は?」

データサイエンスは非常に求められる分野となり、FAANG(Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google)企業での就職は大きな成...

人工知能

「コーネリスネットワークスのソフトウェアエンジニアリング担当副社長、ダグ・フラーラー氏 - インタビューシリーズ」

ソフトウェアエンジニアリングの副社長として、DougはCornelis Networksのソフトウェアスタック全体、Omni-Path Architecture...

データサイエンス

2023年にAmazonのデータサイエンティストになる方法は?

ほとんどのビジネスは現在、膨大な量のデータを生成し、編集し、管理しています。しかし、ほとんどのビジネスは、収集したデ...

人工知能

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシ...

人工知能

「コマンドバーの創設者兼CEO、ジェームズ・エバンスによるインタビューシリーズ」

ジェームズ・エバンズは、CommandBarの創設者兼CEOであり、製品、マーケティング、顧客チームを支援するために設計されたAIパ...

機械学習

もし芸術が私たちの人間性を表現する方法であるなら、人工知能はどこに適合するのでしょうか?

MITのポストドクターであるジヴ・エプスタイン氏(SM '19、PhD '23)は、芸術やその他のメディアを作成するために生成的AIを...