Компания Waymo (Alphabet) за восемь лет сумела увеличить вычислительные возможности бортовых систем в 20 раз. При этом ключевые принципы архитектуры бортовых вычислений остаются неизменными: своевременный отклик, надёжность и резервирование. Архитектура вычислений Waymo эволюционирует — от ориентации на пиковую производительность компания переходит к балансу стоимости, надёжности и масштабируемости. Особенно актуальными при переходе AI из дата‑центров в Physical AI становятся низкая задержка, устойчивость к условиям среды и надёжность системы.
Шестое поколение Robotaxi от Waymo получило первый собственный ASIC — он разработан на 5‑нанометровом техпроцессе TSMC, его производительность превышает 1000 TOPS. Цель ASIC — сократить время между получением данных с датчиков и реакцией автомобиля, быстро преобразовать данные в информацию, пригодную для AI‑моделей. ASIC спроектирован на основе более чем 200 млн миль данных о вождении Waymo. Он оптимизирован по скорости реакции, надёжности и резервированию, поддерживает CNN и Transformer. Этот чип расположен в начале цепочки обработки данных: он отвечает за первичную обработку и объединение данных, а затем передаёт их на дальнейшие этапы обработки.
Сенсорная система шестого поколения включает 13 камер, 4 LiDAR и 6 радаров. ASIC должен оперативно объединять данные с разных датчиков. Для улучшения восприятия в условиях слабого освещения применяется технология временного шумоподавления (temporal denoising) — она сопоставляет последовательные кадры, чтобы снизить шум.
Работа бортового компьютера в автомобиле сопряжена с особыми физическими ограничениями, которых нет в дата‑центрах. Оборудование должно выдерживать вибрацию от неровностей дороги, удары при движении, резкие перепады температур. Чтобы система стабильно работала в таких условиях, Waymo помещает CPU, GPU и собственный ASIC в усиленный корпус. Для отвода тепла от компонентов с производительностью более 1000 TOPS используется система жидкостного охлаждения, уже существующая в автомобиле. При этом объём и уровень шума бортового компьютера ограничены: система не может занимать всё пространство и должна оставаться тихой, чтобы не мешать пассажирам. Waymo приходится искать баланс между производительностью вычислений, задержкой, теплоотводом, виброустойчивостью, объёмом и уровнем шума.
Для снижения риска единичных отказов в Robotaxi Waymo внедряет резервирование на уровне чипов и всей системы. В бортовом вычислительном системе шестого поколения Robotaxi установлены два одинаковых собственных ASIC: при нормальной работе они функционируют совместно, а в случае сбоя одного из чипов второй быстро берёт на себя его функции.
Waymo использует гетерогенную архитектуру: для вычислений применяются собственный ASIC, CPU, GPU и другие ускорители, каждый из которых выполняет свои задачи. При этом ресурсы компании сосредоточены на интеграции датчиков в реальном времени (sensor fusion) и переднем машинном обучении (front-end machine learning). А задачи планирования (orchestration), перемещения данных (data movement), ведения системных журналов (logging) и другие неосновные задачи выполняются с помощью компонентов от партнёров.
Waymo не стремится полностью заменить сторонние чипы собственным ASIC — разработка направлена на выборочную вертикальную интеграцию под нагрузки автономного вождения. В цепочке поставок вычислений для автомобилей Waymo участвуют AMD, NVIDIA, Micron, Samsung, SanDisk, Socionext и TSMC. Собственный ASIC позволяет снизить зависимость от NVIDIA и AMD, а также соответствует стратегии Alphabet по контролю затрат на AI‑вычисления и ключевых технологий.
Собственный ASIC установлен в последнем поколении Robotaxi Waymo, в том числе в электро‑Robotaxi с кодовым названием Ojai, разработанном совместно с Zeekr (подразделение Geely). Сервис с Ojai запущен в Лос‑Анджелесе, Сан‑Франциско и Финиксе. Ojai оснащён шестой версией системы автономного вождения Waymo, использует меньше и более дешёвых аппаратных компонентов по сравнению с платформой Jaguar I‑Pace, адаптирован к широкому диапазону климатических и географических условий.
Подписаться в Макс
