Nama Nvidia berasal dari kata Latin untuk iri, ‘invidia’, dan memang beberapa perusahaan mungkin iri dengan dominasi perusahaan – bersama AMD – di pasar unit pemrosesan grafis konsumen (GPU).
Didirikan pada tahun 1993 oleh Jensen Huang (masih menjadi CEO perusahaan), Chris Malachowsky dan Curtis Priem, Nvidia terkenal karena memproduksi perangkat keras yang membantu menjalankan game PC dan konsol.
Namun, teknologi semikonduktor dan silikon dasar yang digunakan dalam kartu grafis ini dapat memiliki beragam aplikasi lain. Salah satunya adalah untuk mendorong sistem komputasi yang memungkinkan ADAS (sistem bantuan pengemudi tingkat lanjut) dan mengemudi secara otonom dan dengan demikian, Nvidia telah melakukan investasi dan kemajuan yang signifikan di bidang ini.
Saat ini, penawaran Nvidia dalam kendaraan otonom dan ruang ADAS dapat dikelompokkan ke dalam empat kategori. Ini terdiri dari pengujian perangkat lunak dan lingkungan pengembangan untuk kendaraan otonom, perangkat keras dan perangkat lunak self-driving, serta platform self-driving dekat turnkey yang menggabungkan produk di atas ke dalam solusi lengkap yang dapat dibeli oleh pembuat mobil untuk menambahkan fitur mengemudi otomatis ke mobil mereka.
Lingkungan pengujian dan pengembangan
Tidak semua perusahaan memiliki akses ke sumber daya yang diperlukan untuk menguji kendaraan otonom di lingkungan fisik kehidupan nyata, dan mungkin ada banyak rintangan peraturan dan keselamatan yang juga dapat mencegah mereka melakukannya.
Oleh karena itu, banyak produsen peralatan asli (OEM) dan perusahaan terkait memilih untuk menguji perangkat keras self-driving dan ADAS mereka di lingkungan virtual sebelum memulai untuk memastikan prinsip-prinsip dasar bekerja secara teori.
Banyak sistem otonom dan ADAS juga mengandalkan pengembangan jaringan saraf, yang dapat mengenali berbagai objek di jalan, termasuk mobil, pejalan kaki, dan hewan, serta memprediksi jalur yang akan mereka ambil. Namun, untuk ‘melatih’ jaringan ini agar bekerja secara akurat, mereka memerlukan sumber input data yang substansial, termasuk gambar dan video uji.
Nvidia menawarkan dua solusi untuk memenuhi kedua kebutuhan yang dijelaskan di atas. Infrastruktur Drive Nvidia mencakup perangkat keras superkomputer, perangkat lunak, dan alur kerja terkait untuk membantu OEM dan perusahaan lain melatih ADAS dan jaringan saraf penggerak otonom mereka, dan mencakup sistem seperti Nvidia DGX SuperPOD yang bertindak sebagai superkomputer siap pakai yang dapat digunakan perusahaan untuk menguji sistem ini .
Selain itu Nvidia juga menawarkan Drive Sim-nya, yang menurut merek tersebut menyediakan platform simulasi yang akurat secara fisik yang mencakup teknologi seperti ‘Neural Reconstruction Engine.’
Hal ini bertujuan untuk membawa data nyata secara langsung ke dalam simulasi, dengan memudahkan untuk mereplikasi rekaman drive dari armada kendaraan yang dilengkapi peralatan yang sesuai dalam simulasi.
Perangkat keras mengemudi sendiri
Selain menyediakan OEM dan pengembang lain akses ke sumber daya untuk menguji ADAS dan sistem mengemudi otonom mereka secara virtual, Nvidia juga mengembangkan perangkat keras pemrosesan yang dapat digunakan di dalam mobil untuk memberi daya pada sistem ini.
Ini dikenal sebagai SoC, atau sistem pada sebuah chip, dan mengintegrasikan CPU (Central Processing Unit), GPU, RAM, dan komponen lain dalam satu chip.
Drive Orin dari Nvidia adalah SoC merek paling kuat untuk mengemudi otonom yang tersedia saat ini, dan produksi dimulai pada Maret tahun ini setelah pertama kali diumumkan pada Desember 2019.
Perusahaan mengklaim SoC ini dapat melakukan hingga 254 triliun operasi per detik, dan menggunakan 17 miliar transistor menjadi tujuh kali lebih kuat dari Xavier SoC sebelumnya untuk sistem bantuan pengemudi tingkat lanjut. Selain itu, merek tersebut mengklaim bahwa penggunaan beberapa SoC Orin memungkinkan OEM untuk menskalakan ADAS dan sistem mengemudi otonom mereka dari Level 2 ke sistem Level 5 yang sepenuhnya otonom.
Baru-baru ini, Nvidia mengumumkan Drive Thor SoC-nya, yang diharapkan akan tersedia di kendaraan yang diproduksi mulai tahun 2025. Perusahaan mengklaim ini merupakan lompatan signifikan dalam kinerja komputasi dibandingkan Drive Orin saat ini, dengan kinerja total hingga 2.000 teraflops kinerja.
Mungkin sama pentingnya, Nvidia mengklaim Thor cukup mampu untuk juga memberi daya pada sistem infotainment di dalam kabin dan kluster instrumen digital, serta fungsi interior lainnya yang saat ini didistribusikan di antara beberapa prosesor yang berbeda.
Oleh karena itu, perusahaan mengatakan bahwa OEM di masa depan mungkin dapat memotong biaya dengan mengalokasikan sebagian dari daya komputasi Thor untuk mendukung fungsi interior ini (menghilangkan kebutuhan akan chip terpisah), dan sisanya untuk sistem penggerak otonom.
Perangkat lunak mengemudi sendiri
Meskipun relatif mudah bagi OEM untuk membeli perangkat keras komputasi yang kuat dan memasukkannya ke dalam model terbaru mereka, yang mungkin lebih sulit adalah mengembangkan perangkat lunak yang dapat secara efektif memanfaatkan sistem ini untuk menyediakan pelanggan yang andal, aman, dan ADAS yang efektif dan sistem mengemudi otonom.
Selain perangkat keras, Nvidia juga menawarkan perangkat lunak yang sesuai untuk memanfaatkan SoC yang telah dikembangkannya, serta memproses input dari sensor lain seperti radar, LiDAR, dan kamera.
Landasan untuk ini adalah Drive OS perusahaan, yang merupakan sistem operasi referensi yang berinteraksi erat dengan perangkat keras seperti Orin dan Thor SoC yang akan datang. Selain itu, Nvidia juga menawarkan ‘lapisan’ perangkat lunak seperti DriveWorks, yang bertindak sebagai ‘middleware’ dan menyertakan komponen seperti lapisan abstraksi sensor yang dapat mengambil input dari berbagai jenis sensor kendaraan.
Perusahaan juga telah mengembangkan lapisan perangkat lunak Drive Chauffeur yang menggabungkan berbagai jaringan saraf untuk menggabungkan fungsi persepsi, pemetaan, dan perencanaan. Ini membantu mobil untuk memperkirakan jarak, dan untuk mendeteksi dan melacak objek, dan juga mengontrol fungsi kendaraan seperti akselerasi, pengereman, dan penentuan posisi jalur.
Karena pembatasan peraturan dan keselamatan, sistem ADAS tertentu juga mengharuskan pengemudi untuk terus memantau jalan di depan agar berfungsi. Untuk mendukung ini, Nvidia juga menawarkan perangkat lunak Drive Concierge yang menggabungkan kecerdasan buatan dan teknologi lainnya untuk mendukung pemantauan pengemudi dan penumpang menggunakan kamera interior mobil dan sensor interior lainnya.
Platform mengemudi sendiri
Dimungkinkan bagi OEM dan pemasok lain untuk membeli hanya satu, atau beberapa, komponen yang telah dikembangkan Nvidia di atas, dan mengintegrasikannya ke dalam sistem dari pemasok lain atau yang telah dibuat sendiri. Namun, Nvidia juga menawarkan platform self-driving yang sebagian besar lengkap yang menggabungkan semua komponen ini ke dalam solusi terpadu. Ini dikenal sebagai Nvidia’s Drive Hyperion.
Perusahaan menggambarkan Hyperion sebagai platform pengembangan modular ujung ke ujung dan arsitektur referensi untuk merancang kendaraan otonom, dan menggabungkan perangkat keras Orin dan perangkat lunak yang dijelaskan di atas. Pada Hyperion versi 8 saat ini, dapat mendukung hingga 12 kamera eksterior, tiga kamera interior, sembilan sensor radar, 12 sensor ultrasonik, serta hingga dua sensor LiDAR.
Sejumlah pembuat mobil telah mengumumkan bahwa mereka akan mengadopsi Hyperion untuk kendaraan masa depan mereka. Ini termasuk sistem Lucid DreamDrive Pro ADAS (akan disertakan pada Lucid Air), beberapa kendaraan listrik BYD dari produksi 2023 dan kendaraan Jaguar Land Rover yang akan dirilis setelah 2025. Sementara itu, SUV Polestar 3 dan Volvo EX90 yang akan datang juga akan menggunakan komponen dari Rangkaian produk Drive Nvidia.
Baca sisa seri Inside the Suppliers di sini: