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Conduite autonome : Nvidia recadre gentiment Tesla sur la puissance de ses puces

Tesla a enfin dévoilé sa troisième génération de système de conduite autonome. Elon Musk n'y est pas allé de main morte (comme à son habitude) en qualifiant la puce développée par ses ingénieurs de "meilleure du monde" et en annonçant un service de robot-taxi pour 2020. Nvidia, spécialiste des GPU depuis sa création il y a 25 ans et précédent fournisseur de Tesla, a tenu à rectifier un peu les choses quant à la performance de ses produits et la puissance de calcul que nécessite un vrai système de conduite entièrement autonome.

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Conduite autonome : Nvidia recadre gentiment Tesla sur la puissance de ses puces
Conduite autonome : Nvidia recadre gentiment Tesla sur la puissance de ses puces © Nvidia

Elon Musk a dévoilé le 23 avril 2019 une vision très ambitieuse pour son entreprise Tesla. Il entend lancer un service de robots-taxis en 2020 et prévoit que sa flotte comprendra un million de véhicules dans un an. Il appuie ses dires sur le nouveau système de conduite autonome développé en interne par son entreprise, avec en son cœur une puce baptisée FSD (pour "Full Self-Driving"). Il remplace une technologie Nvidia à laquelle Tesla avait fait appel fin 2016 après que le constructeur s'est fâché avec Mobileye.

 

Tesla a développé sa propre puce pour la conduite autonome

Lors de l'évènement, Elon Musk a vanté les mérites de la puce développée par ses ingénieurs, la décrivant littéralement comme la meilleure du monde. Elle contient d'après lui 6 milliards de transistors gravés en 14 nm FinFET sur une surface de 260 mm2 et est produite par Samsung Electronics au Texas. Le système de conduite autonome comporte deux puces, notamment afin d'avoir une redondance en cas de défaut sur l'une d'entre elles. Elon Musk affirme que ce système est 21 fois plus puissant que la technologie Nvidia qu'il utilisait auparavant (passant d'une capacité de traitement de 110 à 2300 images par seconde).

 

Nvidia défend la puissance de ses produits...

Nvidia a réagi à cette annonce avec un communiqué tout en délicatesse dans lequel il loue les mérites de Tesla tout en corrigeant les propos de son ex-client. Il se félicite que l'élément de comparaison soit la puissance de calcul (son point fort), mais explique que Tesla utilisait un système Nvidia Drive AGX Xavier conçu pour l'assistance à la conduite, pas pour la conduite autonome.

 

Drive AGX Xavier utilise une unique puce Xavier d'une capacité de 30 TOPS (trillion operations per second), et pas de 21 TOPS comme l'a déclaré Tesla. De son côté, la puce FSD de Tesla atteint 72 TOPS et le nouveau système du constructeur en utilise deux pour un total de 144 TOPS. Nvidia préfère donc le comparer à son système de conduite autonome Drive AGX Pegasus, qui développe 320 TOPS. Il combine pour y parvenir deux puces Xavier et deux GPUs de pointe Turing. Pour rappel, Drive AGX Pegasus avait été annoncé par Nvidia en octobre 2017.

 

...Tout en déclarant qu'il en faut encore plus

Nvidia souligne également que Tesla développe déjà une prochaine puce, ce qui représente selon elle une admission de la part du constructeur que 144 TOPS ne suffisent pas pour permettre une expérience de conduite 100% autonome. Et rappelle que sa puce de prochaine génération, Orin, est aussi en cours de développement. Orin avait été teasée en mars 2018 comme embarquant 160 TOPS sur une seule puce.

 

Evidemment, le nombre d'opérations par seconde est une chose, mais il y a d'autres considérations pour un système embarqué de ce type : consommation énergétique, coût à l'unité, enveloppe thermique, capacité de production de masse... Tous ces critères rentrent en compte dans le choix des constructeurs pour leurs véhicules de production. C'est notamment le cheval de bataille d'Intel Mobileye, l'autre grand acteur de la voiture autonome. Les GPUs sont typiquement gourmands en énergie : Drive Pegasus consomme 500 watts, tandis que FSD ne demande que 70 watts.

 

Un dernier point à mentionner est la flexibilité des puces. C'est l'un des grands avantage des GPUs de Nvidia face aux puces spécialisées comme celles de Tesla : rester performant même si le type de calcul à effectuer change. Une caractéristique particulièrement utile dans un domaine comme l'intelligence artificielle, qui évolue très vite à l'heure actuelle.

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