Teslaが自動運転車用のAIチップを内製している、計算性能はNvidiaの10倍

コメント

注目のコメント

• Miyamoto Masakazu

  エンジニア

  ・2018年08月03日

  半導体内製にはかなりの経験と時間が必要なので、1年ぐらいでASIC的なものを開発できる感じはしません。FPGAにインプリメントするかんじかな、と思っています。
  fpsの話ではなく、どれだけ小さい（遠い）画像を識別できるかとか、正確度（モデルの学習精度）の方が問題になる様に思いますけれど、そこらへんは「Tesla節」とでも言えるものでしょうかね。
  
  高速画像認識の例：
  https://newswitch.jp/p/13432
  
  nVidiaによる自動運転用画像認識データ処理（学習側）についての考察
  https://blogs.nvidia.co.jp/2018/01/25/training-self-driving-vehicles-challenge-scale/
  
  FPGA（正確にはSoC）を用いた画像認識エンジン（ハードウエア）の例：
  http://emira-t.jp/topics/4606/
• Kato Jun

  ユーザベース SPEEDAアナリスト

  ・2018年08月03日

  内製というか独自設計にすることは、メリットもデメリットもある。
  メリットは自社に最適化した設計にできて、効率が良いこと。また、独自機能による差別化や、付加価値取り込みもある。
  一方、デメリットは、開発のコスト効率が悪いことや、先進機能を取り込めない可能性。様々なメーカーが使うことで単位チップの開発コストは薄められるし、フィードバックも集まる。フィードバックが多く集まるから進化もできる。
  Appleも自社チップにしたのはiPhone 4のA4からだったと思う。3GSまででプロダクトとしての一定の知見を積んで、スマホというフォームファクタは定まった後。個人的にはTeslaの自社チップへの移行はちょっと早すぎるのではないかと思う。そもそも稼ぐ力、投資余力は既存自動車メーカーのほうが上回っている。
  過去の自己の際にはMobileyeが離れたが、本件でNvidiaとの関係はどうなっていくだろう。
• 国光 宏尚

  Thirdverse、フィナンシェ 代表取締役CEO / ファウンダー

  ・2018年08月03日

  Apple、Googleに続きテスラも独自のチップ開発。ここが競争力の源泉ということ。長らく続いた水平分業の時代から垂直統合の時代になるか >Teslaが自動運転車用のAIチップを内製している、計算性能はNvidiaの10倍