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ADAS – メモリが自動運転の足かせ?

ADAS – メモリが自動運転の足かせ?

自動運転車の大量生産を最初に実現するために、自動車メーカーが互いに競い合っていることは周知の事実です。完全な自動運転を実現するためには、あらゆる方向で近距離から遠方までを認知する様々なセンサーが必要です。このセンサーには、レーダー、LIDAR、超音波、カメラ、暗視デバイスなどが含まれます。センサーから集められたデータは、数年前にはスーパーコンピューターにしかできなかった水準の計算能力を備えた、非常に複雑なSoC(システム・オン・チップ)に送られます。人工知能(AI)への依存がますます高まりつつある複雑な最新のアルゴリズムは、交通量、天気、危険条件などの要因に基づき自動車、運転者、同乗者、歩行者の安全を確保します。1

2015年の18億ドルから20252年には48億ドルへの成長が予想されている2この市場の魅力を念頭に、多くのイノベーションや焦点は、これを実現するプロセッサと光学半導体に向けられています。しかし自動システムのしくみを考えると、McKinsey & Company社が定義したように、ADASの各システムにおける全4種の制御点には、メモリの帯域幅、レイテンシ、スループットが直接的に影響を及ぼします。これらのシステムには以下が含まれます。

  • センサー:外部データの認知
  • マッピング:地理的情報およびインフラ情報の保存と更新
  • プロセッサ(ECU/MCU):判断に必要なデータ処理
  • ソフトウェアのアルゴリズム

例えばグーグルの自動運転車は、約1GB/秒のデータを生成します。平均的なアメリカ人運転者の運転時間は1年間に600時間です。すなわち、平均的なアメリカ人運転者の自動運転車は、1年間に1台あたり約2PBのデータを生成する可能性があります。アメリカの道路には何百万台もの自動車がおり、生成されるデータの合計量は莫大になります3。マイクロンのようなメモリメーカーたちが次世代の要件を満たすべくイノベーションを続けていますが、平均2PB/年の需要を満たせるメモリソリューションは現在のところ存在していません。次世代の自動運転を実現する上でメモリが重要な役割を担うことがさらによくわかります。

自動車に関する次回のブログでは、ADASのカメラ要件を深く掘り下げて、メモリ需要を増やし続けているものは何かを明らかにしていきます。次回のブログもお楽しみに。マイクロンの車載ソリューションについてさらにご覧ください。

1 http://readwrite.com/2016/12/20/ai-driving-future-autonomous-cars-tl4/
2 McKinsey & Company, http://www.mckinsey.com/industries/semiconductors/our-insights/advanced-driver-assistance-systems-challenges-and-opportunities-ahead
3 https://www.forbes.com/sites/tomcoughlin/2016/07/20/the-memory-of-cars/#7017508d1b33