Kể từ năm 2015, công ty công nghệ này đã cung cấp nền tảng cho các công ty cho phép các tính năng hỗ trợ trình điều khiển và tự động được hỗ trợ bởi học sâu (Deep learning).
Hyperion 8 mới nhất đại diện cho một bước tiến khác của công ty, vì nó là một giải pháp tất cả trong một được phát triển đặc biệt cho các hệ thống tự lái hoàn toàn.
Trong khi các sản phẩm Nvidia trước đây chỉ đi kèm với kiến trúc máy tính, nền tảng mới cũng bao gồm một bộ cảm biến có nguồn gốc từ các nhà cung cấp hàng đầu như Continental, Hella, Luminar, Sony và Valeo.
Theo Nvidia, nền tảng sản xuất được thiết kế theo mô-đun mở, cho phép khách hàng lựa chọn những gì họ cần, từ máy tính lõi và phần mềm trung gian đến NCAP, khả năng lái xe cấp 3, đỗ xe cấp 4 và buồng lái AI.
Về cốt lõi, Hyperion 8 được trang bị hai hệ thống Drive Orin trên chip (SoC) để cung cấp khả năng dự phòng và an toàn khi lỗi, sau đó nó đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn có hệ thống như ISO 26262 ASIL-D.
Nvidia, Lotus, QCraft, Human Horizons và WM Motor đã chọn Drive Orin cho các phương tiện trong tương lai của họ, cùng với những hãng khác như Mercedes-Benz, Volvo, Nio và VinFast.
Drive Orin SoC có các GPU được xây dựng trên kiến trúc Ampe 7 nm của công ty và cung cấp sức mạnh tính toán (254 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây) cần thiết cho các chức năng tự xử lý và mạng nơ-ron sâu. Với khả năng mở rộng, nền tảng có thể được nâng cấp lên Drive Atlan SoC mới hơn và sắp tới trong tương lai, giữ cho nó phù hợp với các công ty áp dụng nó.
Nvidia cho biết, nền tảng này có 12 camera, 9 radar, 12 sóng siêu âm và một nắp đậy mặt trước từ các đối tác nói trên. Tính mở và tính linh hoạt của hệ sinh thái cho phép các nhà sản xuất xe cá nhân hóa nền tảng để đáp ứng yêu cầu của họ, được hỗ trợ bởi một bộ công cụ toàn diện.
Điều này bao gồm nền tảng mô phỏng Omniverse Replicator cho Nvidia Drive Sim, là một công cụ tạo dữ liệu tổng hợp với sự thật cơ bản để đào tạo mạng AI. Nói một cách đơn giản, Omniverse Replicator nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa các tình huống giả lập và thực tế bằng cách tạo ra các kịch bản có độ trung thực và hiện thực cao.
Hầu hết các mạng thần kinh sâu cung cấp năng lượng cho nhận thức của xe tự hành bao gồm hai phần, bao gồm mô hình thuật toán cũng như dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình đó.
Các kỹ sư đã dành rất nhiều thời gian để tinh chỉnh phần đầu tiên, nhưng phần dữ liệu đôi khi thiếu do hạn chế của dữ liệu trong thế giới thực, không đầy đủ và mất thời gian và chi phí để thu thập.
Bằng cách tăng cường thu thập dữ liệu trong thế giới thực với dữ liệu tổng hợp được tạo trong Omniverse Replicator, các kỹ sư có thể nhanh chóng thao tác các cảnh trong một hộp chi tiết, lặp lại chúng nhiều lần nếu cần. Điều này giúp tăng tốc độ phát triển phương tiện tự hành, đồng thời đảm bảo chúng an toàn và hiệu quả hơn khi triển khai trên quy mô lớn.
Thêm vào các hệ thống này là Drive IX và Omniverse Avatar, hệ thống sau có AI bằng giọng nói, thị giác máy tính, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, công cụ đề xuất và mô phỏng để cho phép người dùng trò chuyện trong thời gian thực với một AI được mô tả như một hình đại diện trên thông tin giải trí của xe, đồng thời đưa ra các lệnh mà không yêu cầu điều khiển vật lý hoặc màn hình cảm ứng nào khác.