概要
自動運転モビリティが都市交通を再構築するにつれて、エッジコンピューティングは自動運転車内のリアルタイム意思決定のバックボーンとなっています。レベル4の自動運転シャトルを開発しているグローバルな自動運転モビリティソリューションプロバイダーは、車載AI処理、熱制約、多様な気候におけるシステム信頼性に関する課題に直面していました。PremioのVCO-6000-RPLシリーズは、GPU対応の画像処理コンピューターであり、世界中のミッションクリティカルな自動運転に必要なパフォーマンス、スケーラビリティ、耐久性を提供しました。
課題
- マルチセンサーデータをリアルタイムで処理するためのCPUおよびGPU計算能力の不足
- 小型の車両筐体内でフルサイズの高性能GPU拡張を十分にサポートできない
- 自動運転車システム用の高速ネットワークおよびCANbus接続のネイティブサポートの欠如
- 極端な周囲温度下での車載設置によって引き起こされる熱ストレス
- 世界の輸送環境における安全性と信頼性の認証を受けた堅牢なプラットフォームの必要性
ソリューション
- PremioのVCO-6000-RPLシリーズ GPU対応マシンビジョンコンピューター
- LGA 1700ソケット上のIntel® 第12、13、14世代プロセッサのサポート
- 車両通信用のデュアル10GbEファイバーネットワークおよび統合CANbusインターフェース
- 専用の600W GPU電源ボードを備えた9～48VDCの広い電力入力
- 拡張動作温度をサポートする産業用グレードの熱設計
メリット
- 自動運転シャトル搭載の信頼性の高いリアルタイムAI処理
- 世界の極端な温度条件下での安定した性能
- スケーラブルなフリート展開のためのシステム統合の簡素化
会社概要
同社は、ラストマイルおよびオンデマンドの公共交通機関向けにレベル4の自動運転電動シャトルを設計・展開しています。そのエンドツーエンドのアプローチは、スマートモビリティエコシステム向けの車両エンジニアリング、自動システム統合、フリート運用に及びます。ヨーロッパ、北米、アジア、中東に展開しており、持続可能な自動運転輸送を世界中で拡大し続けています。
課題
リアルタイムセンサー処理の要求
自動運転シャトルは、カメラ、LiDAR、レーダー、および車載センサーからの連続的なデータストリームに依存しています。この情報をリアルタイムで処理するには、安全なナビゲーションと意思決定を確保するために、大量のCPUおよびGPUリソースが必要です。既存のプラットフォームでは、これらのワークロード下で一貫したパフォーマンスを提供することが困難でした。
車両内でのGPU拡張の制約
車載AIワークロードを展開するには、フルサイズの高性能GPUが必要でしたが、車両内のスペースと電力の制限が大きな統合上の課題を生み出しました。多くのコンピューティングプラットフォームは、最新のGPUの物理サイズ、消費電力、または熱要件をサポートできませんでした。これにより、フリート全体でのAI機能のスケーリング能力が制限されました。
車両ネイティブ接続要件
自動運転システムは、コンピューティング、センサー、車両サブシステム間の高速で信頼性の高い通信に依存しています。このプラットフォームは、確定的なデータフローを維持するために、ネイティブのCANbusサポートと高速ネットワーキングを必要としていました。これらのインターフェースがなければ、システムレイテンシと統合の複雑さが増大しました。
極端な熱条件
密閉された電動シャトル内に搭載されたコンピューティングシステムは、継続的に高い内部温度にさらされていました。中東や南ヨーロッパなどの地域で運行する車両は、熱ストレスをさらに増幅させました。従来のシステムでは、これらの条件下でスロットリングや故障のリスクがありました。
グローバルコンプライアンスと信頼性要件
複数の地域で運用するには、安全性および産業規格への準拠が必要でした。コンピューティングプラットフォームは、厳格な認証要件を満たしながら、モバイルで振動の多い環境で長期的な信頼性を維持する必要がありました。
ソリューション
GPU対応産業用マシンビジョンプラットフォーム
PremioのVCO-6000-RPLシリーズは、自動運転シャトルの中核となる車載コンピューティングプラットフォームとして選択されました。その堅牢な構造と拡張対応設計により、車両筐体内にシームレスに統合できました。このシステムは、リアルタイムの自動運転AIワークロードのための安定した基盤を提供しました。
高性能Intel®プロセッシングアーキテクチャ
Intel® 第12、13、14世代プロセッサをサポートするLGA 1700ソケットを搭載したこのシステムは、複雑な知覚DDR5 ECCメモリと組み合わせることで、安全性が重要な操作で確定的性能を保証しました。この処理能力により、すべての展開で一貫したAI推論が可能になりました。
専用電源を備えたフルサイズGPUサポート
このプラットフォームのデュアルPCIe Gen 4 x16スロットと統合された600W GPU電源ボードは、フルサイズの高性能GPUをサポートしました。これにより、自動運転シャトルは高度なビジョンおよびセンサーフュージョンモデルを車載で直接実行できるようになりました。その結果、外部コンピューティングリソースに依存することなく、より迅速な意思決定が可能になりました。
統合された高速ネットワーキングおよびCANbus
デュアル10GbEファイバーネットワークとカスタマイズされたCANbusインターフェースにより、センサー、車両コントローラー、フリートシステム間の信頼性の高い通信が可能になりました。これらのネイティブインターフェースにより、システムの複雑さが軽減され、データスループットが向上しました。この構成により、既存の自動運転車アーキテクチャとのシームレスな統合が保証されました。
熱および環境耐性
-25°Cから70°Cの動作環境向けに設計されたこのシステムは、過酷な密閉された車両環境でも安定した性能を維持しました。その産業用熱設計は、長時間の高温動作中のスロットリングを防ぎました。この信頼性は、多様なグローバル気候での展開にとって極めて重要であることが証明されました。
メリット
一貫した自律性能
リアルタイム処理により、さまざまな交通状況や環境条件下で安全かつ応答性の高いシャトル運行が保証されます。
スケーラブルなグローバル展開
標準化されたコンピューティングプラットフォームにより、新しい地域や車両フリートへの拡張が簡素化されました。
信頼性の高い長期運用
産業認証と堅牢な設計により、このシステムはダウンタイムとメンテナンスのオーバーヘッドを最小限に抑え、ロサンゼルスのPremioの 専門知識 によってサポートされています。
結論
PremioのVCO-6000-RPLシリーズGPU対応産業用マシンビジョンコンピューターを導入することで、自動運転モビリティプロバイダーは、自動運転シャトル内で信頼性の高いリアルタイムAI処理を実現しました。このソリューションは、性能、熱、統合の課題に対処し、スケーラブルなグローバル展開を可能にしました。この協力は、安全で持続可能な自動運転輸送の進化をサポートし続けています。