CES 2015 - NVIDIA「Tegra X1」の正体、規格外の高性能は次世代運転支援への布石

同社でGPUを利用した運転支援システムなどの開発を担当するシニアエンジニアのマイク・ヒューストン氏(AMDのGCNアーキテクチャの開発者の一人としても知られる)は、この運転支援システムでは、レーダーなどは利用せず、複数のカメラの映像をリアルタイムで画像処理しているため、比較的低コストで先進運転支援システムを実現できる。

同社が、レーダーではなくカメラにこだわるのは「レーダーのほうが、前方の車両との距離などのデータは取得しやすいが、45°角で照射した場合、側方に駐車車両があったり、追い越しをかけられると、反射によってレーダーが正しく受信できないことがあるため、カメラベースのシステムのほうが汎用性が高い」と指摘。また、夜間走行時のオブジェクト認識を容易にするため、多くの自動車メーカーはモノクロカメラを利用しているため、半精度演算処理で高速化が図れるメリットは大きいと説明する。

さらに同社は、インターネット環境がない状況でも、高精度の音声認識を実現すべく、GPUを使った音声認識のデモも披露した。同デモは、Tegra K1を採用したSHIELD Tabletで行なわれたが、一般的に常用される語彙数の範囲であれば、SDカードなどにデータを保存しておき、ローカルで音声認識を行なっても、クラウドベースのGoogle音声認識よりも優れたパフォーマンスと省電力性を実現できるとアピール。