Nvidia está buscando retos más allá de los videojuegos. En un evento en la noche del martes en Las Vegas, la compañía californiana mostró su plataforma para hacer posible la conducción autónoma de vehículos. Se llama Nvidia Drive PX 2, y consta de 12 cámaras y un supercomputador, de tamaño no mucho mayor que una laptop, que se acomoda en el baúl del vehículo y se encarga de crear una representación del mundo para que el auto sepa qué hacer.
Como explicó la compañía en su presentación en CES, el sistema tiene dos funciones principales: crear una imagen computacional del mundo, y aprender cómo mover el carro en ella. Las 12 cámaras, combinadas, producen un total de 2.800 imágenes cada segundo, y tienen una visión periférica de todo el entorno del vehículo, y el PX 2 se encarga de interpretar el camino y los obstáculos. Con esa información, el carro toma las decisiones sobre cómo manejar.
Además, el sistema puede mostrar una representación de los alrededores del carro en la consola, con lo que el conductor puede, además, tener un nivel de percepción que no se consigue con los espejos tradicionales. “Esto elimina la posibilidad de tener espejos retrovisores“, dijo en la conferencia de prensa Jen-Hsun Huang, CEO de Nvidia.
El sistema tiene el poder de procesamiento de 150 computadores Macbook Pro, según Huang, y está basado en nuevos chips de la compañía. Aunque no está en el mercado de consumidores todavía, algunas marcas ya lo están usando. En el evento, Huang anunció que Volvo es el primer socio de Nvidia con este sistema, y lo usará para desarrollar su propia tecnología de vehículos autónomos. Además, según un comunicado de prensa, Audi, Toyota y Ford están usando esta tecnología en el prototipado de sus carros sin conductor.
En este evento, Nvidia no dijo absolutamente nada sobre videojuegos y gráficas para computador, que suele ser su campo más fuerte. Ante las continuas demoras de Shield, la consola móvil que presentó en este mismo evento hace un par de años, parece que esta vez decidió evitar el tema, incluso a pesar de que se espera que este CES sea un espacio para conocer nuevos avances en realidad virtual.
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Imágenes: ENTER.CO
nvidia no es precisamente unr ecién llegado ni ala supercomputación ni a negocios fuera de los videojuegos. ellos manejan 3 líneas de tarjetas gráficas; aparte de las gforce, que son las de uso común y para videojuegos, también están las quadro y las tesla. las tesla ni siquiera tienen salida para video como las demás, y son básicamente supercfomputadores especializados en gráficas. tanto las quadro, como las tesla como algunas gforce manejan el cuda que es un lenguaje que aunque permite manejar gráficas enf ormas diferentes al uso común (po rejemplo para ray tracing, diferente a polígonos), en realidad permite el manejo de cualquier cosa de matrices y la mayoría de problemas para los que se usan los supercomputadores, y no es raro que muchos supercomputadores estén basados en tarjketas tesla y no en procesadores genéricos como los intel, que quedan relegados al manejo de sistema operativo, pero no aresolver los problemas numéricos (o reparten el trabajo entre las tesla y los intel). en la misma página de nvidia ofrecen servicios digamos que en nube, por ejemplo de renderizado, o de computaciíon ala medida, igual que los supercomputadores que aparecen en el listado de los supercomputadores más potentes (los que no hayan sido creados con un propósito específico y sólo corren una tarea específica). no son novatos precisamente
nvidia no es precisamente unr ecién llegado ni ala supercomputación ni a negocios fuera de los videojuegos. ellos manejan 3 líneas de tarjetas gráficas; aparte de las gforce, que son las de uso común y para videojuegos, también están las quadro y las tesla. las tesla ni siquiera tienen salida para video como las demás, y son básicamente supercfomputadores especializados en gráficas. tanto las quadro, como las tesla como algunas gforce manejan el cuda que es un lenguaje que aunque permite manejar gráficas enf ormas diferentes al uso común (po rejemplo para ray tracing, diferente a polígonos), en realidad permite el manejo de cualquier cosa de matrices y la mayoría de problemas para los que se usan los supercomputadores, y no es raro que muchos supercomputadores estén basados en tarjketas tesla y no en procesadores genéricos como los intel, que quedan relegados al manejo de sistema operativo, pero no aresolver los problemas numéricos (o reparten el trabajo entre las tesla y los intel). en la misma página de nvidia ofrecen servicios digamos que en nube, por ejemplo de renderizado, o de computaciíon ala medida, igual que los supercomputadores que aparecen en el listado de los supercomputadores más potentes (los que no hayan sido creados con un propósito específico y sólo corren una tarea específica). no son novatos precisamente