「自動運転車が来る」とはもう言えません。今や、「自動運転車はここにある」のです。
この技術の次の段階は、自動運転車を配備するために使用される技術を継続的にテストし、改善することです。明らかに、あらゆる道路条件下で安全であることを証明するためにテストが必要です。
自動運転システムのような流動的で複雑な技術では、テストは変更を、場合によってはその場で、考慮できるほど柔軟でなければなりませんが、同時に、結果が大規模な実世界アプリケーションで意味を持つほど厳格でなければなりません。そのテストが行われる方法はたくさんあります。
自動運転車のテストにおける課題の1つは、さまざまな条件や環境的課題の下で、かなり長い間使用される可能性があることです。そのため、テスト計画は「時間の経過とともに」テストをエミュレートしようとしなければなりません。これは簡単に再現できることではありません。
多くのテストは実験室で行われますが、現場での実際の挙動に代わるものはありません。また、場合によっては、車両は現場で学習し訓練を受け、調整がリアルタイムで行われます。
（ワイヤレス）コードをカットする
自動運転技術の設計者が直面するもう1つの課題は、ワイヤレス通信メディアの速度と可用性です。5Gはリアルタイムで多くのタスクを処理できる帯域幅を持っている可能性が高いですが、完全なカバレッジを備えた効率的な5Gの展開はまだ行われていません。他のより遅いメディアチャネルは、車両が停車中に発生する可能性のあるデータダウンロードや車両ソフトウェアアップグレードを除いて、十分ではありません。
さらに、自動運転技術は比較的新しいため、コンポーネントが定期的に変更され、テストをさらに複雑にしています。環境が固定されていない場合、有効なデータを維持することはほぼ不可能です。
これらすべての重要なテストの結果、車両によって生成されるデータ量は膨大であり、簡単にテラバイトに達します。そのすべての情報をワイヤレスでダウンロードしようとすると、骨の折れる長い作業になる可能性があります。その長いダウンロード期間をなくすために、Premioは、OEMがデータを簡単に持ち運べるソリューションを開発しました。長いワイヤレスダウンロードをなくすことに加えて、このソリューションはデータの安全性と整合性を維持します。
PremioのRCO-6000シリーズ組み込みコンピュータは、メモリサブシステムを取り外して新しいアレイと交換できる分割アーキテクチャで設計されており、推論およびデータキャプチャワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。
キャニスターアプローチと呼ばれる、PremioのRCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータは、車両と中央リポジトリの間で迅速かつ効率的なデータ収集と転送を可能にし、そこでAIワークロード情報を使用してデータを収集、保存、分析できます。Premioが採用している設計はカスタムプロジェクトとして始まりましたが、この技術の必要性が高まるにつれて商用製品へと発展しました。RCO-6000-CMLシリーズは、PremioのモジュラーEDGEboost Node設計を使用して、自動運転アプリケーションのフィールドテストにおけるパフォーマンス加速とデータキャプチャを最適化する最新のAIエッジ推論コンピュータです。
RCO-6000-CMLシリーズAIエッジ推論コンピュータ、第10世代Intel® Core™ & Intel® Xeon® WプロセッサとW480Eチップセット搭載 - 堅牢なエッジメディアハブ
NVMe SSDは衝撃に耐えられる
不揮発性メモリ（NVMe）キャニスター製品の重要な設計要素の1つは、そのような環境に必要な堅牢性でありながら、データを非常に迅速に集約および保存する能力も備えていることです。高い衝撃や振動レベルに耐える定格のソリッドステートドライブ（SSD）を使用することで、データは破損しません。
RCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータのアーキテクチャは、特定のアプリケーションと最終目標に応じて、さまざまな構成で展開できます。以下の図に示すように、最も単純な構成はデータキャプチャのみに使用されます。この場合、キャニスターは取り外され、ストレージと分析のために外部ソースに持ち運ばれます。通常、他のインスタンス（他の車両または同じ車両の時間の経過）からのデータと組み合わせて比較されます。この構成の主な利点は、高速NVMeテクノロジーであり、信頼性の高いデータキャプチャを提供し、機械学習とAIワークロードをさらに向上させるために中央の場所にオフロードできます。さらに、100GbEネットワークカードをサポートする機能は、ローカルデバイス（エッジ）からより中央の場所（クラウド）へのデータ送信にさらに大きな帯域幅を提供します。
2番目の構成は、推論がパフォーマンス加速モジュールを使用してその場で行われるフィールドテスト用です。明らかに、そのキャニスターは、情報を保存するためにのみ使用されるモデルとは異なり、GPU、m.2モジュール、さらにはNVMeストレージメディアのハードウェア加速専用のPCIeレーンによって、その場で多くの計算を処理するため、異なる装備になっています。
最後の構成は、推論とデータキャプチャの両方を処理するフル機能モデルです。3つの構成すべてにおいて、キャニスターは簡単に取り外すことができるため、データはさらなる分析のためにメイン処理ユニットに戻すことができることに留意してください。3つの構成すべてにおいて、このアーキテクチャは物理的なセキュリティ要素を追加します。データはキャニスター内に残り、物理的な鍵でロックして保管できるためです。
図に示すように、RCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータのキャニスターは、アプリケーションとユーザーの目標に応じて、複数の構成で展開できます。各構成には分割アーキテクチャが含まれており、データキャプチャと取り外しが容易です。
Premioはすでに、主要なOEM顧客向けに数百台のRCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータを展開しています。したがって、データ収集分野での顧客体験から多くの学習が得られています。データの転送と安全な保管の簡素さに加えて、キャニスター内部で処理されるデータの有効性を確保することも同様に重要です。Premioの専門家は、この設計が製品開発段階で厳格なテストを必要としたことをすぐに認めます。
キャニスターは、イジェクトボタンを実装することで非常に簡単に取り外すことができます。Premioは、OEMが自社のユーザーインターフェイスに含めることを容易にするソフトウェアユーティリティを提供しており、これによりOEMの差別化とソフトウェア開発によるカスタマイズが可能になります。
実際には、キャニスターは、PCIeライザーまたはNVMeハードウェアRAIDコントローラーの2つの異なる方法のいずれかで接続できます。前者は、CPUのPCIeレーンへの直接接続を意図している場合に使用されます。後者のアプローチは、ハードウェアRAIDが必要な場合に使用されます。
このようなアプローチでは、電力消費が許容できないレベルに上昇する可能性があると予想されるかもしれませんが、RCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータではそうではありません。この考えは、組み込みコンピュータ自体が車両によって電力供給される可能性が高いという事実から来ています。スマートな電力効率の高い設計により、Premioのエンジニアは、その追加の電力消費を（ほとんど）打ち消し、広範囲の電源電圧入力をサポートすることで、産業グレードの設計に忠実であり続けました。
エッジでのAI向けフル機能組み込みコンピュータ
機能の観点から見ると、RCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータは3つの主要な目的（コンピュータがすべてを処理）に分けられます。
- データキャプチャ：実世界環境に展開可能な効率的なモデルをトレーニングするのに十分なデータをキャプチャします。これにより、キャプチャされたすべてのデータがSSDに十分に高速に書き込まれ、データが失われないようにする必要があります。
- テスト実行：モデルがどの程度効率的であるかを確認するために、実世界でモデルをテストしながらデータを同時にキャプチャします。これには、推論機能と高速ストレージの組み合わせが必要です。
- 最終展開：ソリューションが十分に成熟していると判断されたら、最終推論は量産に展開できます。これには純粋な推論機能が必要です。
ワークロード統合のためのスケーラブルで多機能なI/O
RCO-6000シリーズは、堅牢なエッジでの高度な産業アプリケーション向けに、低遅延データ伝送による高速接続を可能にするI/Oブラケットをサポートしています。多様なモジュラー構成により、コンピュータのI/Oの柔軟性により、さまざまなデジタルおよびアナログセンサーを処理するためのワークロード統合が可能になります。たとえば、ドーターボードモジュールを使用すると、GbEやUSBなどのオプションでより多くのI/Oを可能にすることができます。
高速ネットワーク
主要な課題の1つは、データが失われないように十分な速さでキャプチャできることを確認することです。RCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータは、非常に高速なNVMe SSDを含み、100ギガビット/秒のイーサネットネットワークアダプタを介して通信することで、それを処理します。
まとめ
RCO-6000シリーズEdgeBoost Node組み込みコンピュータの主要な展開目標の1つは、ワイヤレスネットワークを介してデータを転送するという骨の折れる（そしてより一般的な）方法を経由せずに、SSDを物理的に移行することです。キャニスターを取り外すだけで数分でデータをオフロードでき、同時に新しいキャニスターをすばやく差し込むことができるため、車両は短い「ピットストップ」を除いて路上にとどまることができます。より多くのデータを収集するために現場に戻る車両のターンアラウンドタイムは、文字通り（1桁台の）分単位で測定されます。
Premioの車載コンピュータは、自律型およびリモートエッジ展開においてミッションクリティカルな信頼性を提供しながら、最も過酷な環境条件下で動作するように設計されています。独自のアーキテクチャによりダウンタイムが大幅に短縮され、リアルタイムのローカル処理と推論分析に最適です。Premioの堅牢な車載キャニスターベース組み込みコンピュータで、自動運転テストと展開を加速してください。