Tesla приобрела разработчика систем машинного зрения на базе процессоров с низким энергопотреблением

Среда, 2 октября 2019 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

До недавних пор компания Tesla при создании систем активной помощи водителю опиралась на компоненты производства NVIDIA, и продвинутые версии бортовых компьютеров использовали по два графических процессора дискретного типа, не считая ещё двух мобильных Tegra. Теперь Tesla взяла курс на создание собственного процессора, компьютеры на базе которого можно будет установить в уже существующие машины, но проблема оптимизации аппаратных ресурсов от этого меньше не становится. Как сообщает CNBC, недавно Tesla купила молодую компанию DeepScale, которая занималась разработкой систем машинного зрения, использующих процессоры с низким энергопотреблением. реклама Источник изображения: Getty Images реклама



Генеральный директор DeepScale Форрест Яндола (Forrest Iandola) уже перешёл на работу в Tesla на должность старшего специалиста по обучаемым системам. Для электромобилей использование процессоров с низким уровнем энергопотребления для реализации функций машинного зрения вдвойне актуально, поскольку затраты энергии приходится оптимизировать. Кроме того, множество экономичных процессоров в составе систем автопилота позволяет добиться необходимых для надёжности резервирования и избыточности. На каких условиях заключена сделка с DeepScale, не уточняется, равно как и нет намёков на сроки внедрения профильных разработок в продукции Tesla.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 359
Рубрика: Hi-Tech


Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003