Nvidia在加利福尼亚州圣塔克拉拉的新总部由内而外是三角形的 。走进宽敞的建筑，从地面到天花板的尖锐角度将宽敞的开放空间隔开，并与自然光线透过三角形的天窗泛光灯相映成趣 。
该建筑被称为“奋进号”(Endeavor)，这是一家在图形技术领域处于领先地位超过25年的公司的合适名称 。英伟达的图形处理单元(GPU)具有强大的大脑功能，可激发PC游戏市场的发展，并从此重新定义了计算机图形 。三角形向这些根表示敬意：早期的3D图形由三角形组成 。
“在Nvidia，我们一直在不断突破界限，一直在寻求解决最棘手的问题，”汽车高级总监Danny Shapiro说 。从特效和计算机辅助设计到虚拟现实，几乎没有一个行业因公司的技术而发生革命 。最新的是运输 。
每秒数百亿亿次操作
这种关系始于二十年前，当时汽车制造商首次使用Nvidia的计算机辅助设计工具来更快地创建新的设计概念 。然后，随着过去十年中消费电子产品的飞速发展，汽车制造商开始要求Nvidia帮助实现驾驶舱的现代化 。其GPU技术用于将复杂的图形用户界面和触摸屏引入车载信息系统 。
【从游戏到人工智能 英伟达如何实现自动驾驶】如今，英伟达正利用其在加速计算和人工智能领域的领先知识，进一步开发汽车的内部功能，以开发自动驾驶汽车的大脑 。Nvidia的技术非常适合这项工作 。影音的摄像机，雷达和传感器会生成大量需要实时处理的数据 。每秒需要进行数百万亿次操作-每两小时大约需要TB的信息 。
“我们正在努力以AI大脑代替驾驶员;我们必须训练大脑来接收传感器数据，理解它并比任何人更快，更准确地做出决策 。” Shapiro说 。“这也许是世界上最复杂的计算挑战之一 。借助Nvidia Drive，我们能够分析所有这些信息 。我们强大的处理器可以更好地完成这项任务 。”
如今，道路上已经有自动驾驶汽车，但由于需要人类安全驾驶，因此它们并不是完全自动驾驶的 。在将驾驶员卸下之前，无人驾驶汽车必须证明其比人类驾驶的汽车安全得多 。“要达到这一点，我们还有很多事情要做 。例如，我们必须训练该软件，以便它不仅可以检测到要过马路的行人，还可以检测到该行人是否分心并且没有看到汽车 。” Shapiro说 。安全是我们的重中之重 。我们专注于的一切都围绕着它进行 。”
培训和测试AI软件需要花费时间，这就是Nvidia开发基于云的仿真平台Drive Constellation的原因，以帮助加快流程 。它使您可以在虚拟环境中不断地在各种场景中行驶数百万英里 。这是测试和验证有一天要接管的大脑的有效方法，然后才可以在实际道路上进行测试 。
夏皮罗说：“我们相信下一代运输是自主的 。”“优势是巨大的 。自动驾驶汽车将使我们的道路更加安全，并减少拥堵 。Nvidia正在与几乎所有汽车和卡车制造商以及所有传感器和地图绘制公司合作，以使我们与汽车，卡车，穿梭车和公共汽车以及农业和工程车辆相通 。那个自治的未来 。
如今，英伟达已经是一家成熟的技术巨头，但它仍然像一家初创公司一样敏捷 。夏皮罗说：“在硅谷，我们一直在努力做以前从未做过的事情 。”“我们能够预见变革并快速重塑自我是我们成功的基础 。”
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