自動運転技術の進化を支えるガグルクラスターが、完全自動運転の実現に向けたAI開発を加速中。2025年の東京市街地での実証を目指している。
特に、完全自動運転の実現には、リアルタイムで情報処理を行うための強力な計算基盤が不可欠です。
ガグルクラスターは、完全自動運転技術の開発を行うスタートアップ企業「Turing」が設立した専用の計算基盤であり、エヌビディアのGPU「H100」を96基搭載しています。
このクラスタは、AIをベースにした自動運転システムの開発を加速させる役割を果たしています。
ガグルクラスターの構築は、NTTPCコミュニケーションズの技術支援とNTTドコモ・ベンチャーズの出資によって実現しました。
クラスタは、サーバー間の通信速度制約を最小化するために、エヌビディアのインフィニバンド「NDR400」を使用しており、分散学習の性能を最大限に引き出すためにAll-Flash分散ストレージを採用しています。
現在、Turingは「Tokyo30」というプロジェクトに取り組んでおり、2025年内に東京市街地で30分以上の完全自動運転を実現することを目指しています。
このプロジェクトでは、独自の自動運転AI「TD-1」を開発し、走行試験を開始しています。
TD-1はカメラ画像から周辺地図、車両、歩行者を認識し、運転操作を行うことができる単一モデルです。
また、ガグルクラスターは自動運転AIの開発だけでなく、生成AIの開発にも活用されており、2024年には自動運転向けの生成世界モデル「Terra」やVLAモデルデータセット「CoVLA Dataset」が発表される予定です。
これにより、複雑な状況を理解し、高度な判断ができる自動運転システムの開発が進められています。
TuringのCTOは、計算資源の早期確保が重要であり、GPUクラスタの稼働によって完全自動運転AIの開発が加速することを強調しています。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/5514225bde727d81ad307a9790943cd455b5316f