TIER IV de Japón se une al programa de semiconductores de IA de vanguardia y abre el código del chip de conducción autónoma

es.wedoany.com Noticia: La empresa japonesa de software de código abierto para conducción autónoma TIER IV se ha unido al "Programa de I+D de semiconductores de IA de vanguardia de próxima generación" liderado por la Agencia de Ciencia y Tecnología de Japón (JST), impulsando la investigación y el desarrollo de un sistema en chip (SoC) definido por software para la conducción autónoma de nivel L4. En este programa, el equipo de investigación liderado por el profesor Yoshihiro Kawahara de la Escuela de Posgrado de Ingeniería de la Universidad de Tokio (Graduate School of Engineering, The University of Tokyo) avanzará en la investigación de diseño de chips de IA física orientada a casos de uso y diferenciación funcional. TIER IV, por su parte, se encargará de desarrollar el diseño lógico de un chip de IA destinado a procesar eficientemente la inferencia de la IA de conducción autónoma de extremo a extremo (E2E), y los activos de diseño y la cadena de herramientas relacionados están previstos para ser publicados como código abierto.

Las tecnologías de computación de alto rendimiento, incluida la unidad de procesamiento gráfico (GPU), han desempeñado un papel central en la rápida evolución de la IA. Sin embargo, la conducción autónoma de nivel L4 exige que los modelos de IA operen de manera continua bajo restricciones del mundo real y en tiempo real, lo que requiere nuevos métodos de diseño que, más allá de las tecnologías de computación de alto rendimiento existentes, aborden la eficiencia energética, así como la adaptabilidad, la transparencia y la verificabilidad.

TIER IV diseñará de forma independiente un chip de IA que soporte el software de código abierto para conducción autónoma Autoware y evaluará su eficacia como componente del SoC. Además del diseño lógico del chip, también se abrirá el código del compilador y la cadena de herramientas relacionada, con el objetivo de establecer un ecosistema abierto que permita a los fabricantes de semiconductores acelerar la comercialización de SoC para conducción autónoma de nivel L4 utilizando su tecnología de plataforma.

Actualmente, la IA de conducción autónoma depende cada vez más de modelos Transformer a gran escala para procesar de manera integrada entradas de sensores como imágenes de cámaras y datos de nubes de puntos, abarcando desde la percepción hasta la planificación de movimiento. Este programa se centrará en la inferencia de Transformer y desarrollará una arquitectura dedicada que simplifique los complejos mecanismos de control necesarios para la computación de propósito general. Los datos requeridos para la ejecución del modelo de IA se precargarán eficientemente y se reutilizarán dentro del chip para reducir el consumo energético asociado con la transferencia a memoria externa y el control computacional. La arquitectura también integrará circuitos de cálculo dedicados para operaciones comunes en Transformer, incluidas la multiplicación de matrices y los mecanismos de atención. TIER IV indica que el objetivo de optimización no es solo el rendimiento máximo del chip, sino también el rendimiento por vatio de todo el sistema de conducción autónoma, incluido Autoware. El diseño debe admitir un despliegue flexible en diferentes escenarios de aplicación, desde dispositivos embebidos de unos pocos vatios hasta unidades de control electrónico automotriz de decenas de vatios.

Para abordar los problemas de adaptación arquitectónica derivados de la rápida evolución de la tecnología de IA de conducción autónoma, TIER IV introducirá el conjunto de operadores tensoriales (TOSA) como representación intermedia estandarizada entre el modelo de IA y el chip de IA. Las operaciones de los modelos de IA desarrollados en frameworks como PyTorch se convertirán a una representación TOSA común y, tras la optimización y la generación de código, se ejecutarán en el chip de IA, logrando así un acoplamiento flexible entre el framework de IA y el hardware. Los cambios en la arquitectura del modelo o en los métodos de cálculo podrán adaptarse principalmente mediante actualizaciones de componentes de software como el compilador y el runtime, sin necesidad de rediseñar todo el chip. Este es un enfoque de diseño de SoC definido por software que permite optimizar continuamente el rendimiento y la eficiencia energética mediante software.

En aplicaciones de seguridad crítica como la conducción autónoma de nivel L4, además de comprender el modelo de IA en sí, también es necesario conocer la arquitectura interna y el flujo de procesamiento del sistema informático en el que se ejecuta. TIER IV abrirá el código del diseño lógico del chip de IA de conducción autónoma, el compilador y la cadena de herramientas relacionada, permitiendo que los fabricantes de semiconductores y los desarrolladores inspeccionen la arquitectura interna del chip y el comportamiento del software, y lo modifiquen, amplíen y reutilicen según sus respectivas plataformas de vehículos, modelos de IA, requisitos de rendimiento y restricciones de consumo energético. Esta práctica extiende la filosofía de código abierto de Autoware desde la capa de software hasta el diseño de chips y la cadena de herramientas relacionada, con el objetivo de establecer un ecosistema de colaboración que no dependa de productos de semiconductores específicos ni de entornos de desarrollo cerrados.

El proceso de ejecutar modelos de IA en un chip implica una serie de transformaciones como conversión de formato de modelo, optimización computacional, cuantización y redondeo, que, si bien mejoran el rendimiento y la eficiencia energética, también pueden introducir diferencias numéricas que afecten los resultados finales del cálculo. Basándose en TOSA y sus especificaciones de operadores, TIER IV construirá el proceso de transformación de compilación e introducirá técnicas de verificación formal para verificar matemáticamente, para transformaciones y operaciones seleccionadas, la consistencia numérica antes y después de la transformación y el cumplimiento de los márgenes de error predefinidos. Este método permite que las transformaciones que experimenta el modelo de IA antes de su ejecución en el chip sean trazables y que la corrección del proceso de procesamiento sea verificable, proporcionando un entorno de ejecución más confiable para la IA de conducción autónoma.

Shinpei Kato, fundador y director ejecutivo de TIER IV, afirmó que el avance de la IA se ha beneficiado de plataformas de cómputo potentes, incluidas las GPU, y que, a medida que la conducción autónoma de nivel L4 avanza hacia un despliegue más amplio, es necesario complementar estas plataformas con arquitecturas de cómputo diseñadas para las necesidades del mundo real y en tiempo real. Considera que, en entornos de seguridad crítica, la capacidad de comprender cómo se transforma el modelo de IA para su ejecución y de verificar la corrección del procesamiento será cada vez más importante; extender la filosofía de código abierto del software al diseño de chips de IA y la cadena de herramientas relacionada permite que los fabricantes de automóviles, los fabricantes de semiconductores y los desarrolladores continúen desarrollando sus propios sistemas sobre esta base, estableciendo una base de cómputo escalable, adaptable y confiable para la conducción autónoma de nivel L4.

El profesor Yoshihiro Kawahara señaló que el consumo energético de las GPU ha sido durante mucho tiempo el principal cuello de botella para el despliegue de dispositivos alimentados por batería en aplicaciones de IA física como la robótica y la conducción autónoma. Este proyecto tiene como objetivo superar esta limitación mediante un diseño de chip diferenciado funcionalmente que se mapea inversamente desde casos de uso específicos. Espera que TIER IV desarrolle el chip responsable de la toma de decisiones de alto nivel, es decir, la capa de comportamiento de alto nivel que procesa los procesos de pensamiento necesarios para la IA física de extremo a extremo y la conducción autónoma. Como fuerza impulsora del software de código abierto Autoware, TIER IV está democratizando el diseño desde los requisitos de aplicación hasta el hardware, permitiendo que los investigadores de aplicaciones den forma a semiconductores adecuados a sus propias necesidades. Con el apoyo de un ecosistema abierto, este programa puede sentar las bases para que las empresas emergentes japonesas creen continuamente semiconductores de alto valor.

TIER IV es una empresa de conducción autónoma centrada en la innovación tecnológica profunda, con el software de código abierto Autoware como núcleo, que ofrece una plataforma y servicios completos que van desde el desarrollo de software y la adquisición de vehículos hasta el soporte operativo, y, gracias al ecosistema Autoware, promueve junto con socios globales la aplicación del software de código abierto en el ámbito de los vehículos inteligentes.