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29 Agosto 2019

Guida Autonoma: intelligenza artificiale e deep learning con i sistemi HPEC

I veicoli a guida autonoma necessitano di un continuo monitoraggio delle condizioni dei sistemi di bordo e dell'ambiente in cui si trovano: sono infatti dotati di sensori altamente sofisticati (RADAR, LIDAR, telecamere, ecc.) che raccolgono costantemente informazioni per eseguire operazioni in autonomia. Ciò richiede dei sistemi High Performance Embedded Computing (HPEC) che siano in grado di processare grandi quantità di dati, trasmetterli ai sensori e permettere il training degli algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) e deep learning in tempo reale direttamente a bordo del veicolo. 

Eurotech fornisce sistemi HPEC che possono essere combinati per offrire prestazioni senza pari in applicazioni Automotive ed embedded. Questi sistemi forniscono capacità computazionali, di storage e di networking e sfruttano intelligenza artificiale e deep learning per vincere le sfide della Guida Autonoma di Livello 5 (veicoli completamente autonomi, che non hanno bisogno di interventi da parte del conducente). 

I sistemi HPEC Eurotech sono certificati per applicazioni Automotive e sono raffreddati a liquido per consentire una perfetta integrazione con i sistemi di bordo all'interno dell'applicazione.

Di seguito vengono presentate 3 possibili architetture che coinvolgono i sistemi HPEC Eurotech e che consentono di progettare applicazioni per la guida autonoma.

Data Logging ad alte prestazioni

Il seguente Use Case è un esempio di un’applicazione semplificata di data logging, dove il DynaCOR 40-34 riceve un flusso di dati proveniente dai sensori a bordo del veicolo attraverso il DynaNET 10G-01. Questa struttura è ben bilanciata, con un backbone a 40GbE e un trasferimento dati dalla sorgente fino a 48x1GbE.

Questo setup offre un enorme valore aggiunto ai clienti che necessitano di raccogliere dati relativi al veicolo e all’ambiente esterno in condizioni di guida reali, applicando leggere modifiche a veicoli già in commercio. L’estrema compattezza del sistema e le sue certificazioni automotive permettono l’installazione del DynaCOR 40-34 e del DynaNET 10G-01 utilizzando solo una minima parte della capienza del bagagliaio di una tipica macchina di piccole dimensioni.

High performance data logging for Autonomous Driving

Guida Autonoma: abilitare l'intelligenza artificiale a bordo con l'high performance computing

Il seguente use case aggiunge performance di calcolo scalabili alla capacità di data logging dell'architettura illustrata nella sezione precedente e introduce due componenti fondamentali per l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale a bordo. Il DynaCOR 50-35 è un robusto server HPEC con capacità di calcolo senza precedenti che supporta algoritmi di intelligenza artificiale e deep learning sul campo per la guida autonoma. Il DynaNET 100G-01 è uno switch Ethernet ad alte prestazioni con porte 100GbE port per consentire il trasferimento bidirezionale di ingenti quantità di dati ad altissima velocità.

High Performance Embedded Computing and AI for Autonomous Driving

Nell’esempio presentato, i flussi di dati dei sensori vengono aggregati dal DynaNET 10G-01 e successivamente inseriti nel DynaNET 100G-01. In questa architettura, tutti i DynaCOR fanno uso di una doppia porta 56GbE, per una banda totale di 112Gb/s per dispositivo che possono essere allocati dinamicamente. È ragionevole immaginare che il continuo flusso di dati in tempo reale proveniente dai sensori (fino a 40Gb/s) verrà indirizzato alla prima interfaccia del DynaCOR, lasciando alla seconda i compiti di calcolo e messaggistica.

Una notevole caratteristica sia del DynaNET 100G-01 che del DynaNET 10G-01 è il networking Layer 3, che permette una gestione smart del traffico dati. Questo è cruciale per minimizzare la latenza e per assicurare che i flussi di dati vengano indirizzati al giusto dispositivo, evitando la carenza di dati o problemi di rete che degraderebbero le condizioni operative deterministiche dell'architettura nel suo insieme.

Siccome il DynaNET 100G-01 offre 16 porte Ethernet, ciascuna con capacità 40/56/100Gb/s, ed entrambi i DynaCOR 40-34 e DynaCOR 50-35 sono caratterizzati da una doppia interfaccia 40/56Gb/s, è possibile mischiare e combinare fino a 15 DynaCOR utilizzando connessioni a 40/56Gb/s, oppure fino a 7 DynaCOR con conessioni a 80/112Gb/s; uno o due collegamenti 40GbE possono essere usati per raggiungere la rete di sensori connessa a uno o due DynaNET 10G-01.

Mischiando e combinando i componenti, è possibile ottenere configurazioni estreme, fino a 256TB di capacità di archiviazione NVMe (utilizzando 16 dispositivi di archiviazione), oppure fino a 16TFLOP (CPU) + 248TFLOP (GPU, FP32) di performance di calcolo.

Vale la pena far notare che ciascun DynaCOR è caratterizzato da interfacce 2xGbE, che permettono una connessione di sensori diretta anche in questi casi estremi. Il DynaCOR 50-35 può inoltre essere configurato con memoria NVMe, fornendo una flessibilità aggiuntiva al cliente.

Architettura ridondante HPEC per la Guida Autonoma

Nell’ultimo esempio, presentiamo come implementare un’architettura ridondante aggiungendo due ulteriori switch. Mentre questo è un approccio semplicistico che non riflette completamente come un’architettura ridondante venga implementata in casi reali, dimostra ugualmente come sia possibile creare un sistema di intelligenza artificiale e di calcolo sofisticato e un’infrastruttura di memoria in un veicolo normale tenendo conto delle costrizioni fisiche imposte dallo spazio, dalle condizioni operative e dalla potenza ammissibile.

Redundant HPEC architecture for Autonomous Driving



White Paper: HPEC e Guida Autonoma

Per ulteriori informazioni sui sistemi HPEC Eurotech e su come questi permettano l’AI all’Edge, leggi il nostro White Paper sulla Guida Autonoma
HPEC Autonomous Driving White Paper
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