Waymo, otonom araçların çevresini algılama ve sürüş kararlarını daha hızlı vermesini sağlamak amacıyla kendi yapay zekâ çipini geliştirdi. Waymo yapay zekâ çipi, Tayvan merkezli TSMC’nin 5 nanometre üretim süreciyle hazırlanırken şirket çipin 200 milyon milden fazla otonom sürüş verisi kullanılarak optimize edildiğini açıkladı. Alphabet destekli şirket, yeni işlemcinin düşük gecikme, güvenilirlik ve yedeklilik gereksinimlerine odaklandığını belirtirken Tesla gibi kendi özel çiplerini geliştiren rakipleriyle rekabeti de güçlendiriyor.
Waymo Kendi Çipini Otonom Sürüşün Kritik Milisaniyeleri İçin Tasarladı
Waymo’nun yeni işlemcisi, araçtaki çok sayıda kameradan gelen ham sensör verilerini sürüş kararlarına dönüştürmek için geliştirildi. Otonom araçlar hareket halindeyken kameralar, sensörler ve diğer algılama sistemlerinden gelen verilerin milisaniyeler içinde işlenmesi gerekiyor çünkü yoldaki bir araç, yaya veya engel çok kısa sürede kritik bir durum oluşturabiliyor.
Waymo, yeni özel çipin geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin yanında modern dönüştürücü modelleri de çalıştırabildiğini belirtiyor. İşlemci, özellikle evrişimsel sinir ağları ile büyük yapay zekâ modellerinde kullanılan dönüştürücü mimariler için optimize edilirken düşük ışık koşullarında görüntü kalitesini artırmak amacıyla zamansal gürültü azaltma gibi işlemleri gerçek zamanlı olarak gerçekleştirebiliyor.
Waymo’nun önceki sistemlerinde sensör verilerinin işlenmesi için Intel tarafından sağlanan FPGA’lar kullanılıyordu. FPGA’lar düşük gecikmeli uygulamalarda güçlü performans sunarken özel amaçlı ASIC’ler, belirli görevler için tasarlanan donanım yapısı sayesinde daha yüksek hesaplama yoğunluğu sağlayabiliyor.
Waymo, geliştirdiği ASIC’lerin 1.000 TOPS’un üzerinde yapay zekâ işlem performansına ulaşabildiğini açıklıyor. Şirket, performans değerinin hangi hassasiyet seviyesinde ve hangi güç tüketimi altında elde edildiğini henüz ayrıntılı şekilde açıklamadığı için farklı otonom sürüş platformlarıyla doğrudan karşılaştırma yapmak şimdilik sınırlı kalıyor.
Waymo’nun özel çip tasarımında 200 milyon milden fazla otonom sürüş verisinin kullanılması, işlemcinin yalnızca teorik bir hesaplama performansına göre değil gerçek sürüş koşullarındaki ihtiyaçlara göre şekillendirildiğini gösteriyor. Şirket, tasarım sürecinde işlem hızının yanında güvenilirlik ile yedekliliği de temel hedefler arasında konumlandırıyor.
Waymo yapay zekâ çipi, araçların karşılaşabileceği titreşim, darbe ve geniş sıcaklık değişimleri gibi zorlu fiziksel koşullara dayanacak şekilde tasarlanıyor. Çipler aracın mevcut sıvı soğutma sisteminden yararlanırken her araçta iki ASIC bulunması, tek bir işlemcide meydana gelebilecek donanım arızasının yolcular açısından kritik sonuçlar oluşturmasını önlemeyi amaçlıyor.
Waymo’nun iki ASIC’i normal çalışma sırasında tek bir sistem gibi hareket ediyor. İşlemcilerden biri arızalandığında veya hatalı sonuç ürettiğinde ikinci işlemci kontrolü devralabiliyor ve araçtaki yapay zekâ hesaplamalarının kesintiye uğramaması hedefleniyor.
Waymo, yeni çipin aracın bütün elektronik görevlerini tek başına yürütmediğini belirtiyor. AMD, Micron, Samsung, SanDisk ve Nvidia gibi şirketlerden sağlanan bileşenler veri hareketi, sistem orkestrasyonu ve kayıt işlemleri gibi makine öğrenmesi dışındaki görevlerde kullanılmaya devam ediyor.
Tesla da uzun süredir otonom sürüş sistemleri için kendi özel işlemcilerini geliştiriyor. Şirketin Austin’de sınırlı bir Robotaksi hizmetini başlatmasının ardından Waymo’nun özel silikon yatırımı, iki şirket arasındaki rekabetin yalnızca yazılım veya araç filosuyla sınırlı kalmadığını gösteriyor.
Waymo’nun yeni işlemcileriyle ilgili daha ayrıntılı teknik bilgileri Stanford’da düzenlenen yıllık Hot Chips konferansında paylaşması bekleniyor. Şirketin yapay zekâ hızlandırıcılarına ilişkin yeni açıklamalar, otonom sürüşte özel donanım kullanımının hesaplama performansı, enerji verimliliği ve güvenlik açısından hangi noktaya ulaştığını ortaya koyabilir.
