Waymo、独自設計5nm ASIC搭載の自動運転向け車載コンピューティングシステムを公開

　Waymoは、自動運転システム「Waymo Driver」の中核を担う次世代の車載コンピューティングシステムに関する詳細を明らかにした。独自開発の5nmプロセスASICを採用し、データセンタークラスの処理能力と車載特有のリアルタイム性を両立。人間が介入しない完全自動運転に向けて、1000TOPSを超える機械学習性能を実現した。

独自の5nm ASICと業界リーダーとの連携

　自動運転システムは、センサー群からの膨大な生データを瞬時に処理し、安全な走行ルートを導き出す必要がある。同社は市販部品の組み合わせから脱却し、機械学習を中心とした独自のヘテロジニアスアーキテクチャを構築した。

　中核となるのは新たに設計した5nmプロセスの専用ASIC。このチップはLiDAR、レーダー、13台の高解像度カメラのデータを統合し、低照度環境でのノイズ除去などを実行する。

Waymoが独自設計した特定用途向け5nm ASIC

従来のカメラと最新システムの低照度環境における認識能力の比較

　システムの開発にあたり同社は、AMD、マイクロン、NVIDIA、Samsung、SanDisk、ソシオネクスト、TSMCなどと協業した。自社の推論エンジンと最高水準のCPUやGPUを組み合わせることで、フロントエンド処理と機械学習モデルにおいて1000TOPSを超える圧倒的な演算性能を発揮する。

過酷な環境に耐えうる堅牢性と冗長性

　同社は、「現実世界でのエッジコンピューティングに特有の制約を克服するため、ハードウェア、センサー、アルゴリズムを一体的に開発してきた」と説明する。わずか8年間でシステムの処理能力を20倍に向上させつつ、乗車体験を損なわないよう静粛性や十分なトランクスペースの確保、バッテリー効率の最大化を実現した。

　システムは「応答性」「堅牢性」「冗長性」の3つを軸に設計した。車両の液冷システムと直接連携し、凍てつく冬の寒さから焼けつくような猛暑まで安定した稼働を維持する。さらに、2つの独立した演算エンジンが並列処理を行う冗長構成を採用し、万が一片方に障害が起きてもシームレスに処理を引き継いで運転を継続できる安全体制を整えた。

遅延時間分布の全域にわたり動的なワークロードを最適化することで、Waymo Driverの最初の画像データ取得から動作までの遅延時間が大幅に低減

　3億kmを超える完全自動運転の実績を持つ同社は、今後さらにWaymo Driverの新たなユースケースを開拓する方針。AIスタックを継続的に進化させるなかで、より高効率で高性能なコンピューティング技術の追求を続けていくという。