在CES 2016主题演讲中，NVIDIA首席执行官兼联合创始人Jen-Hsun Huang透露，为了缓解开发自动驾驶汽车的困难，该公司正在为自动驾驶汽车推出一个新的平台，该汽车将提供约150 MacBook Pros的功率。
该平台被称为NVIDIA DRIVE PX 2，由12个CPU核心组成，这些CPU核心由16nm FinFET架构建造，四芯片和Pascal GPU的4芯片构建为八个Teraflops的处理能力，每秒24台深度学习的TERA操作。
NVIDIA DRIVE PX 2被标记为世界上车型人工智能最强大的引擎，并将允许开发自动驾驶汽车的公司利用人工智能来解决自动驾驶中存在的问题。使用深度学习，以便自动驾驶的车辆在自身周围具有360度的情境意识，这意味着该汽车将能够精确地确定其位置以及如何在安全的道路上前进。
“驾驶员处理一个无限复杂的世界，”说黄。 “现代人工智能和GPU的突破使我们能够最终应对自动驾驶汽车的艰巨挑战。”
为了说明平台的力量，黄说NVIDIA DRIVE PX 2需要水冷却以防止其过热，因为该平台的组件确实很难释放其全球输出。但是，它将能够在任何给定环境中的任何条件下执行。
根据NVIDIA的说法，第一家将交付自动车辆的汽车制造商利用Nvidia Drive PX 2将是沃尔沃，越来越多的公司遵循。
NVIDIA认为，开发自动驾驶汽车目前有两个方向。第一个途径是创建需要人类参与的自动驾驶系统。第二条路径将类似于Google的自动驾驶汽车项目，在那里，人类无需参加车辆的运动。
黄说，解决自动驾驶汽车的问题最终能够释放出街道上的车辆将对社会做出巨大贡献。自动驾驶汽车将减少道路上所需的汽车数量，这将导致更多的空间，因为停车场被转变为其他建筑物，例如公园。此外，自动驾驶汽车将导致事故更少。
根据NVIDIA的说法，实现这一愿景的关键是控制。该公司正在寻找自动驾驶汽车，以便能够了解现实生活中的不可预测和复杂情况，预测可能的事件并做出适当的决定。目标是创建一个称为神经网的端到端深度学习平台。深度学习平台名为NVIDIA数字。
NVIDIA DRIVE PX 2将需要的人工智能需要不断学习和训练，新的学习将被上传到云中，因为其他车辆也将能够访问。该参考平台由NVIDIA创建，命名为NVIDIA驱动器，共有9个深嵌套神经网络。
Nvidia证明该算法能够识别道路上的车辆和其他物体。此外，它能够检测到异常情况，例如没有线路或校车等异常情况，而车辆不应通过。由于在NVIDIA DRIVE PX 2中发现的GPU加速度，因此训练网络需要一天的时间，因为没有该加速度，培训将需要一个月。
NVIDIA DRIVE PX 2（NVIDIA DRIVE PX）的首次迭代是由该公司于去年夏天由50多个汽车公司，供应商，研究机构和开发商运送的，这些汽车公司，供应商，研究机构和开发商已采用了NVIDIA的人工智能平台，以开发自动驾驶工具。
两家公司称赞NVIDIA Drive PX的开发，能力和性能的便利性，该公司希望在NVIDIA DRIVE PX 2中做得更好。汽车技术将出演2016年CES，因此请继续关注更多令人兴奋的消息。
