বর্তমানে, যেসব কোম্পানি স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাত্রীবাহী গাড়ি চালায় তাদের মোটামুটিভাবে তিনটি বিভাগে ভাগ করা যায়। প্রথম বিভাগটি অ্যাপল (NASDAQ: AAPL) এর মতো একটি বন্ধ-লুপ সিস্টেম। চিপস এবং অ্যালগরিদমের মতো মূল উপাদানগুলি নিজেরাই তৈরি করা হয়। টেসলা (NASDAQ: TSLA) এটি করে। কিছু নতুন এনার্জি গাড়ি কোম্পানিও ধীরে ধীরে এটি শুরু করবে বলে আশা করছে। এই রাস্তা দ্বিতীয় বিভাগটি অ্যান্ড্রয়েডের মতো একটি উন্মুক্ত সিস্টেম। কিছু নির্মাতারা স্মার্ট প্ল্যাটফর্ম তৈরি করে, এবং কিছু গাড়ি তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, Huawei এবং Baidu (NASDAQ: BIDU) এর এই বিষয়ে উদ্দেশ্য রয়েছে৷ তৃতীয় বিভাগটি হল রোবোটিক্স (চালকবিহীন ট্যাক্সি), যেমন ওয়েমোর মতো কোম্পানি।
এই নিবন্ধটি মূলত প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক উন্নয়নের দৃষ্টিকোণ থেকে এই তিনটি রুটের সম্ভাব্যতা বিশ্লেষণ করবে এবং কিছু নতুন পাওয়ার কার নির্মাতা বা স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং কোম্পানির ভবিষ্যত নিয়ে আলোচনা করবে। প্রযুক্তিকে অবমূল্যায়ন করবেন না। স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের জন্য, প্রযুক্তি হল জীবন, এবং মূল প্রযুক্তির পথ হল কৌশলগত পথ। তাই এই নিবন্ধটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং কৌশলগুলির বিভিন্ন পথের উপরও একটি আলোচনা।
স্মার্ট গাড়ির ক্ষেত্রে, বিশেষ করে স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের ক্ষেত্রে, অ্যাপলের ক্লোজড-লুপ মডেল গ্রহণ করা নির্মাতাদের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করা এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করা সহজ করে তুলতে পারে। দ্রুত ভোক্তা চাহিদা সাড়া.
প্রথমে পারফরম্যান্সের কথা বলি। স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের জন্য কর্মক্ষমতা অপরিহার্য। সুপার কম্পিউটারের জনক সেমুর ক্রে একবার একটি খুব মজার কথা বলেছিলেন, "যে কেউ একটি দ্রুত সিপিইউ তৈরি করতে পারে। কৌশলটি একটি দ্রুত সিস্টেম তৈরি করা"।
মুরের আইনের ক্রমান্বয়ে ব্যর্থতার সাথে, প্রতি ইউনিট এলাকায় ট্রানজিস্টরের সংখ্যা বৃদ্ধি করে কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করা সম্ভব নয়। এবং এলাকা এবং শক্তি খরচের সীমাবদ্ধতার কারণে, চিপের স্কেলও সীমিত। অবশ্যই, বর্তমান টেসলা FSD HW3.0 (FSD কে বলা হয় সম্পূর্ণ স্ব-ড্রাইভিং) শুধুমাত্র একটি 14nm প্রক্রিয়া, এবং উন্নতির জন্য জায়গা আছে।
বর্তমানে, বেশিরভাগ ডিজিটাল চিপগুলি মেমরি এবং ক্যালকুলেটরের পৃথকীকরণ সহ ভন নিউম্যান আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করা হয়েছে, যা কম্পিউটারের সম্পূর্ণ সিস্টেম (স্মার্ট ফোন সহ) তৈরি করে। সফ্টওয়্যার থেকে অপারেটিং সিস্টেম থেকে চিপ পর্যন্ত, এটি গভীরভাবে প্রভাবিত হয়। যাইহোক, ভন নিউম্যান আর্কিটেকচার গভীর শিক্ষার জন্য সম্পূর্ণ উপযুক্ত নয় যে স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং নির্ভর করে, এবং উন্নতি বা এমনকি যুগান্তকারী প্রয়োজন।
উদাহরণস্বরূপ, একটি "মেমরি ওয়াল" আছে যেখানে ক্যালকুলেটর মেমরির চেয়ে দ্রুত চলে, যা কর্মক্ষমতা সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। মস্তিষ্কের মতো চিপগুলির নকশাটি স্থাপত্যে একটি অগ্রগতি করেছে, তবে খুব বেশি দূরের লাফ শীঘ্রই প্রয়োগ করা যাবে না। তাছাড়া, ইমেজ কনভোল্যুশনাল নেটওয়ার্ক ম্যাট্রিক্স অপারেশনে রূপান্তরিত হতে পারে, যা মস্তিষ্কের মতো চিপগুলির জন্য সত্যিই উপযুক্ত নাও হতে পারে।
তাই, যেহেতু মুরের আইন এবং ভন নিউম্যান আর্কিটেকচার উভয়ই বাধার সম্মুখীন হয়, ভবিষ্যৎ কর্মক্ষমতা বর্ধিতকরণ প্রধানত ডোমেন স্পেসিফিক আর্কিটেকচার (DSA, যা ডেডিকেটেড প্রসেসরকে উল্লেখ করতে পারে) এর মাধ্যমে অর্জন করতে হবে। ডিএসএ টিউরিং পুরস্কার বিজয়ী জন হেনেসি এবং ডেভিড প্যাটারসন দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল। এটি একটি উদ্ভাবন যা খুব বেশি এগিয়ে নয় এবং একটি ধারণা যা অবিলম্বে বাস্তবে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
আমরা একটি ম্যাক্রো দৃষ্টিকোণ থেকে DSA ধারণা বুঝতে পারি। সাধারণত, বর্তমান হাই-এন্ড চিপগুলিতে বিলিয়ন থেকে কোটি কোটি ট্রানজিস্টর থাকে। এই বিপুল সংখ্যক ট্রানজিস্টর কীভাবে বিতরণ করা হয়, সংযুক্ত করা হয় এবং একত্রিত হয় তা একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের কার্যকারিতার উপর দুর্দান্ত প্রভাব ফেলে।ভবিষ্যতে, সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যারের সামগ্রিক দৃষ্টিকোণ থেকে একটি "দ্রুত সিস্টেম" তৈরি করা এবং কাঠামোর অপ্টিমাইজেশন এবং সামঞ্জস্যের উপর নির্ভর করা প্রয়োজন।
"অ্যান্ড্রয়েড মোড" স্মার্ট গাড়ির ক্ষেত্রে একটি ভাল সমাধান নয়।
অনেকে বিশ্বাস করেন যে স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের যুগে, স্মার্ট ফোনের ক্ষেত্রে অ্যাপল (ক্লোজড লুপ) এবং অ্যান্ড্রয়েড (ওপেন) রয়েছে এবং গুগলের মতো হেভি-কোর সফ্টওয়্যার সরবরাহকারীও থাকবে। আমার উত্তর সহজ. অ্যান্ড্রয়েড রুটটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ে কাজ করবে না কারণ এটি ভবিষ্যতের স্মার্ট কার প্রযুক্তি বিকাশের দিকনির্দেশনা পূরণ করে না।
অবশ্যই, আমি বলব না যে টেসলা এবং অন্যান্য সংস্থাগুলির মতো সংস্থাগুলিকে নিজেরাই প্রতিটি স্ক্রু তৈরি করতে হবে এবং অনেক অংশ এখনও আনুষঙ্গিক নির্মাতাদের কাছ থেকে কিনতে হবে। তবে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে প্রভাবিত করে এমন সবচেয়ে মূল অংশটি অবশ্যই নিজের দ্বারা করা উচিত, যেমন স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের সমস্ত দিক।
প্রথম বিভাগে, এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে অ্যাপলের ক্লোজড-লুপ রুট হল সর্বোত্তম সমাধান। প্রকৃতপক্ষে, এটিও দেখায় যে অ্যান্ড্রয়েড ওপেন রুট স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং ক্ষেত্রে সেরা সমাধান নয়।
স্মার্ট ফোন এবং স্মার্ট গাড়ির স্থাপত্য ভিন্ন। স্মার্টফোনের ফোকাস বাস্তুবিদ্যা। ইকোসিস্টেম মানে এআরএম এবং আইওএস বা অ্যান্ড্রয়েড অপারেটিং সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন প্রদান করা।অতএব, অ্যান্ড্রয়েড স্মার্ট ফোনগুলি সাধারণ স্ট্যান্ডার্ড অংশগুলির একটি গুচ্ছের সংমিশ্রণ হিসাবে বোঝা যেতে পারে। চিপের মান হল ARM, চিপের উপরে রয়েছে অ্যান্ড্রয়েড অপারেটিং সিস্টেম এবং তারপরে ইন্টারনেটে বিভিন্ন অ্যাপ রয়েছে। এটির প্রমিতকরণের কারণে, এটি একটি চিপ, একটি অ্যান্ড্রয়েড সিস্টেম বা একটি অ্যাপই হোক না কেন, এটি সহজেই স্বাধীনভাবে একটি ব্যবসায় পরিণত হতে পারে।
স্মার্ট গাড়ির ফোকাস হল অ্যালগরিদম এবং অ্যালগরিদম সমর্থনকারী ডেটা এবং হার্ডওয়্যার। অ্যালগরিদমের জন্য অত্যন্ত উচ্চ কর্মক্ষমতা প্রয়োজন তা ক্লাউডে প্রশিক্ষিত হোক বা টার্মিনালে অনুমান করা হোক। স্মার্ট গাড়ির হার্ডওয়্যারের জন্য নির্দিষ্ট বিশেষায়িত অ্যাপ্লিকেশন এবং অ্যালগরিদমের জন্য প্রচুর কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন। অতএব, শুধুমাত্র অ্যালগরিদম বা শুধুমাত্র চিপস বা শুধুমাত্র অপারেটিং সিস্টেমগুলি দীর্ঘমেয়াদে পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশানের সমস্যাগুলির সম্মুখীন হবে৷ শুধুমাত্র যখন প্রতিটি উপাদান নিজের দ্বারা বিকাশ করা হয় তখন এটি সহজেই অপ্টিমাইজ করা যায়। সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার পৃথকীকরণের ফলে কর্মক্ষমতা তৈরি হবে যা অপ্টিমাইজ করা যাবে না।
আমরা এটিকে এভাবে তুলনা করতে পারি, NVIDIA Xavier-এর 9 বিলিয়ন ট্রানজিস্টর রয়েছে, Tesla FSD HW 3.0-এর 6 বিলিয়ন ট্রানজিস্টর রয়েছে, কিন্তু Xavier-এর কম্পিউটিং পাওয়ার ইনডেক্স HW3.0-এর মতো ভাল নয়। এবং বলা হয় যে পরবর্তী প্রজন্মের FSD HW-এর কর্মক্ষমতা বর্তমানের তুলনায় ৭ গুণ বেশি। তাই, টেসলার চিপ ডিজাইনার পিটার ব্যানন এবং তার দল NVIDIA-এর ডিজাইনারদের চেয়ে শক্তিশালী, অথবা সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার একত্রিত করার জন্য টেসলার পদ্ধতি আরও ভাল। আমরা মনে করি সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার একত্রিত করার পদ্ধতি অবশ্যই চিপ কর্মক্ষমতা উন্নতির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ হতে হবে। অ্যালগরিদম এবং ডেটা আলাদা করা ভাল ধারণা নয়। এটি ভোক্তাদের চাহিদা এবং দ্রুত পুনরাবৃত্তির উপর দ্রুত প্রতিক্রিয়ার জন্য অনুকূল নয়।
অতএব, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদম বা চিপগুলিকে বিচ্ছিন্ন করা এবং আলাদাভাবে বিক্রি করা দীর্ঘমেয়াদে একটি ভাল ব্যবসা নয়।
এই নিবন্ধটি EV-টেক থেকে নেওয়া হয়েছে
psp13880916091
পোস্টের সময়: ডিসেম্বর-১০-২০২০