はじめに
持続可能で自律的な公共交通機関に対する世界的な需要が高まり続けるにつれて、電気自動車（EV）メーカーは、リアルタイムのエッジ推論と車両の自律性を可能にするインテリジェントなデータ豊富なシステムの設計を迫られています。これらのシステムは、AIワークロードに強力なGPUアクセラレーションを提供しながら、車載環境の過酷な条件に耐えることができる高性能コンピューティングプラットフォームによって駆動される必要があります。革新的な自動運転EVバス会社は、エッジインテリジェンスを実現するために、堅牢なコンピューティングパートナーに協力を仰ぎました。
企業
次世代の自律型モビリティに焦点を当てた欧州のテクノロジー企業であるこの組織は、短距離のラストマイル輸送向けに設計されたコンパクトな自動運転電気バスを専門としています。これらの車両は、安全性、環境への影響、自律機能が最優先されるさまざまな都市、私有地、および産業環境に配備されています。
課題
- 堅牢な車載コンピューターで強力なGPU（RTX A4500）サポートが必要でした。
- モバイル環境での熱、衝撃、振動の問題に直面しました。
- ほとんどのベンダーは、性能と堅牢性の要件を満たすことができませんでした。
ソリューション
- 堅牢なエッジAI GPUコンピューターであるVCO-6000-RPLを導入しました。
- フルサイズGPU、デュアル10GbE LAN、ネイティブCANバスをサポートしました。
- フィット感と信頼性のためのカスタム機械・ファームウェアエンジニアリングを含みました。
メリット
- 堅牢でモバイル対応の設計で高性能AI推論を実現。
- CANバス経由で車両システムとシームレスに統合。
- カスタムフィットエンジニアリングとローカルサポートにより、導入を高速化。
- 将来の車両モデルとAIワークロードに対応可能。
課題
同社は、自動運転電気バスプラットフォームを実現する上で、重大な技術的課題に直面していました。物体検出、位置特定、経路計画などの高度なAI機能をサポートするために、コンピューティングシステムはNVIDIA RTX A4500などの強力なGPUをサポートする必要がありました。しかし、このようなGPUを車載環境に統合するには、特有の課題がありました。従来のデータセンターやデスクトップ環境とは異なり、車両への配備は、システムの性能と安定性を損なう可能性のある、絶え間ない振動、衝撃、および変動する周囲温度にさらされます。
さらに、多くのコンピューティングベンダーは、エンタープライズグレードのGPU性能とモバイル運用に必要な堅牢化規格を組み合わせたソリューションを提供できませんでした。チームは、高性能GPUを搭載できるシステムには、交通アプリケーションで使用するための適切な熱または機械設計が欠けていることが多いことを発見しました。同時に、コンピューティングプラットフォームは、車両エレクトロニクスとの直接通信のために、堅牢なネットワーク機能とCANバスのようなネイティブな車載プロトコルをサポートする必要がありました。これらすべての要件を満たす単一のシステムを調達できないことは、展開の遅延と不必要な統合の複雑さを招く危険性がありました。
ソリューション
これらの課題を克服するため、同社は、標準のVCO-6000-RPLシリーズを通じて、車載AIワークロード向けにカスタマイズされた専用ソリューションを提供できるPremioと提携しました。このソリューションの核となるのは、フルサイズのNVIDIA RTX A4500 GPUをサポートしながら、高熱、衝撃、振動に対する優れた耐性を維持できることでした。これにより、自動運転バスのようなモバイル展開に最適でした。。
VCO-6000-RPLは、耐久性と性能を完璧に両立させました。外部センサーやエッジデバイスとの高速かつ低遅延な通信を実現するデュアル10GbE LANポートを搭載しています。ネイティブのCANバスインターフェースは、車両の内部制御システムとのシームレスな統合を可能にし、データ交換を簡素化し、リアルタイムのコマンドおよびテレメトリー操作を可能にします。さらに、ベンダーは、同社が機械的および電気的コンポーネントを微調整するのに役立つカスタムエンジニアリングサポートを提供し、プラットフォームが車両の特定の電力および環境要件に合致するようにしました。
メリット
VCO-6000-RPLを自律プラットフォームの中心に据えることで、EVバス会社は性能、耐久性、統合の目標を達成することができました。
- エッジでのGPU性能：VCO-6000-RPLは、自動運転におけるリアルタイムAI推論に必要なGPUパワーを提供し、フルサイズのNVIDIA RTX A4500をサポートしながら、モバイル環境での信頼性の高い動作を維持しました。
- シームレスな車載統合：内蔵のCANバスサポートにより、VCO-6000-RPLは車両制御システムとの直接通信を可能にし、外部アダプターや複雑な統合作業の必要性を低減しました。
- 道路向けに堅牢化：過酷な車載環境向けに専用設計されたこのシステムは、絶え間ない衝撃、振動、極端な温度下でも確実に動作し、ミッションクリティカルな展開において長期的な耐久性を保証します。
- カスタムエンジニアリングの利点：カスタマイズされた機械的およびファームウェアの変更により、システムは独自の車両制約に合わせられ、不要な手直しを排除し、最初から正確なフィット感を保証しました。
- 市場投入期間の短縮：堅牢な設計とアプリケーション対応の性能により、導入期間を合理化し、次世代自動運転シャトルの展開を加速しました。
結論
VCO-6000-RPLを導入することで、自動運転EVバス会社は、堅牢なGPUコンピューティングと車載システム統合における主要な障壁を克服しました。このソリューションは、AIを搭載した自動運転に必要な性能だけでなく、実際の展開に必要な耐久性、柔軟性、エンジニアリングサポートも提供しました。自動運転輸送が進化し続けるにつれて、VCO-6000-RPLのような堅牢なエッジコンピューティングプラットフォームは、エッジで安全、効率的、インテリジェントなモビリティソリューションを可能にする上で、引き続き基礎となります。