Az önvezető autók szimulálásához az Unreal Engine már kevés

Akinek egy kicsit is feszegeti a fantáziáját, hogyan alakítják át az autós közlekedést a sofőröket potenciálisan helyettesítő vezetéssegítő technológiák, annak a magyar aiMotive csapatát valószínűleg nem kell bemutatni. A 2015-ben, Budapesten, eredetileg AdasWorks néven alapított vállalat mára számos autóipari szereplővel együttműködve dolgozik az autózás (nem is olyan távoli) jövőjén - munkája során pedig egyedülálló háttérinfrastruktúrát és fejlesztési ágazatokat is felhúzott.

"GAMER" KEZDETEK

Az egyik ilyen termék az aiMotive saját fejlesztésű, virtuális szimulátora, az aiSim. Az önvezető szoftverek, vezetéssegítő megoldások számára utóbbi értelemszerűen biztonságosabb tesztelési környezetet nyújt, mint a közutak. A megoldás érdekessége, hogy az eredetileg Unreal Engine-ben készült, amely számos közkedvelt játék mögött is dolgozik - épp a gamer fókusz jelentette azonban a technológia Achilles-sarkát is. Az aiMotive fejlesztői ugyanis gyorsan szembesültek a problémával, hogy a motor a játékokból megszokott, egykamerás megjelenítésre van kihegyezve. Bár ez gond nélkül kiszolgálja a játékosok igényeit, akik az eseményeket a főhős szemein keresztül követve, vagy épp a karaktert hátulról nézve pusztítják az ellenfeleket, a számos, széles látószögű kamerával felszerelt (virtuális) önvezető autóknál már okoz gondokat.

A vezetéssegítő és önvezető rendszerek valósághű szimulációjához ugyanis számos kamera képét kell egyszerre renderelni, nagy felbontásban, akár valós időnél gyorsabban. Lényegében egy folyamatos, 360 fokos kép létrehozása a cél az autó környezetéről. Ekkor még nem is beszéltünk a különböző aktív szenzorokról, radar, lidar, ultrahang, amik egy “standard” játékmotornak már megoldhatatlan kihívásokat állítanak. Miután bebizonyosodott, hogy az Unreal Engine hosszú távon nem kínál megfelelő alapot a fejlesztéseknek, a vállalat saját motor létrehozása mellett döntött - ezzel pedig számos iparági versenytársat sikerült is megelőznie. Házon belül készült megoldása már bő két éve a saját fejlesztésű motoron fut.

A szoftver komoly előnyt jelentett a szegmensben, ezért az aiMotive azt eleinte szigorúan házon belül is tartotta, távol a konkurencia kíváncsi tekintetétől. Mára azonban partnereinek termékként is elérhetővé teszi az aiSim szimulációs szofverét end-to-end CI/CD rendszerrel.

A SZERVERTEREM LASSAN AZ EURÓPAI TOP 10-BEN

Egy hasonló kaliberű szimulátornak és az abban közlekedő autókat navigáló AI-nak persze rendkívül komoly számítási kapacitással kell megágyazni. Ehhez a vállalat egy szerénynek távolról sem mondható szervertermet épített, amelynek bővítése folyamatosan zajlik. A rendszer jelenleg tiszteletet parancsoló, mintegy 10 petaFLOPS kapacitást produkál.

A CÉG

2015-ben, Budapesten alapított aiMotive mára négy befektetési körön van túl. Az első kör már a megalakulás évében lezajlott, akkor €2,4 millió tőkét vont be a társaság és a befektetők között a Robert Bosch Venture Capital és az Nvidia is ott volt. A második körre a teljes finanszírozás meghaladta a €8,5 milliót. A harmadik kör 2018 elején zárult, ahol a befektetők további €32 millió fektettek a társaságba. A legutóbbi befektetést pedig tavaly májusban jelentette be az aiMotive, ennek összege €22 millió volt.

Az aiMotive főhadiszállása továbbra is Budapesten található, mára azonban a cég a kaliforniai Mountain View-ban és Japánban, Yokohamában is rendelkezik irodákkal. A vállalat technológiáját Toyota, Volvo és Citroen járműveken is teszteli, amelyekkel már 2017 óta folytat közúti próbautakat is.

Ugyanakkor a vállalat a fejlődésnek is bőven hagyott helyet, a szerverterem kapacitása ugyanis egészen 500 kilowattig bővíthető - ezt az értéket a cég még korántsem használja ki. A tervek szerint a csapat hamarosan további 20-30 petaFLOPS kapacitással bővíti majd házi "szuperszámítógépét". Az így elért, 40 petaFLOPS érték szuperszámítógépként akár az európai TOP 10-es listába is bekerülhetne.

Persze felmerülhet a kérdés, hogy mi szükség van ilyen monstrum felhúzására házon belül, mikor hasonló feladatokra egy sor felhőszolgáltatás rendelkezésre áll? A választ a megcélzott csúcsteljesítmény-értékek háza táján kell keresni - hasonló számítási kapacitásnál a vállalat a cloud szolgáltatónak egy-két év alatt lényegében ki is fizetné a hardver árát. Miután az aiMotive esetében kevésbé ingadozó hardverigényről, nagyjából egységes, hosszútávú terhelésről van szó, a vállalatnak már jobban megérte saját szervertermet építeni. Még akkor is, ha ahhoz az irodán belül szigorúan ellenőrzött, különálló beléptetőrendszert, dedikált hőmérséklet- és páratartalom-szabályozást, tűzoltási tervet, valamint áramkimaradás elleni redundáns akkumulátorokat kellett kiépíteni - és nem utolsó sorban a villamosenergia-szolgáltatótól egy különálló, nagy teljesítményű kábelt is ki kellett húzni.

KONTÉNERBE CSOMAGOLVA

Míg az aiMotive számára ésszerű döntés saját hardveres infrastruktúra kiépítése, a vállalat ügyfelei már nem feltétlenül szeretnének saját szerverparkot üzemeltetni, zömük különböző felhőszolgáltatókra támaszkodik. Ahhoz, hogy az aiMotive termékeit egy sor extra kör lefutása nélkül el lehessen juttatni a cég saját rendszeréről az ügyfelekhez, a csapat konténerizációra, Kubernetesre támaszkodik. A vanilla Kubernetes alapokon a konténerekbe rendezett szolgáltatások már jóval egyszerűbben eljuttathatók az ügyfelekhez, dolgozzanak azok akár saját szerverparkkal, vagy valamilyen cloud szolgáltatással. A fentebb tárgyalt aiSim is így kerül a vállalat partnereihez.

A Kubernetes nem csak az együttműködéseket és a termékek célba juttatását könnyíti meg, de házon belül is komoly haszna van, a meglévő, tekintélyes erőforrások lehető leghatékonyabb kihasználását is lehetővé teszi. Az aiMotive szerverein egyaránt futnak GPU- és CPU-igényes, az adatfeldolgozáshoz és a gépi tanuláshoz kapcsolódó algoritmusok, ugyanakkor könnyen előfordulhat, hogy érdemesebb egy-egy számítást az ahhoz kevésbé optimális chipeken elvégezni, mint hogy sokat kelljen várni a további erőforrások felszabadulására. A Kubernetesszel az erőforrások dinamikusan oszthatók ki a hardver és a különböző feladatok között - ez volt az elsődleges ok, amiért az aiMotive a konténerizációs megoldás használata mellett döntött. A későbbiekben pedig a Kubernetes akár az olyan felállások előtt is utat nyithat, mikor egy-egy ügyfél bizonyos fix számítási kapacitást házon belül, saját hardveren tart meg, a kiugró teljesítménycsúcsokat pedig rugalmasan, felhőbe szervezi ki.

VÉGPONTRA SZÁNT CÉLHARDVER

A konténerizáció erőforrásigénye egy a TOP 500 lista felső 10 százalékában ücsörgő szuperszámítógépnek jó eséllyel nem tűnik fel, magukon az autókon azonban már sokkal alaposabb optimalizációra van szükség, lévén az autókban lévő hardverek, szenzorok gyártónként típusukban és teljesítményükben is nagyon eltérőek, sok esetben szűk keresztmetszetet jelentve. Éppen ezért az autókba szánt hardverekre az aiMotive szoftvere jóval hardverközelibb kódon fut, melynek forráskódja járműipari szabványoknak és biztonsági előírásoknak megfelelő C/C++ nyelven íródott.

Hamarosan ráadásul maga az autókban lévő hardver egy fontos része is az aiMotive keze alól kerül majd ki: a vállalat már mintegy öt éve dolgozik saját fejlesztésű, beágyazott rendszerekbe szánt AI-gyorsító dizájnján. Ezzel a cég nagy fába vágta a fejszéjét, az erőfeszítések ugyanakkor nem hiábavalók, hiszen a dedikált célhardverrel a piacon kapható jelenlegi, jellemzően GPU-alapú megoldásoknál számottevően hatékonyabban tudja majd futtatni az autókat vezérlő algoritmusokat - jobb teljesítmény és alacsonyabb energiafogyasztás mellett. A gyorsító-dizájnra épülő, első tömegtermelésre szánt chip gyártása már folyamatban van.

A termék ráadásul hosszú távon nemcsak az utakat rovó járművekben találhat otthonra: az aiMotive ambícióit jól illusztrálja, hogy partnereivel már annak az űrtechnológiában való felhasználásán is dolgozik - az energiahatékony működés a műholdak fedélzetén legalább annyira fontos, mint négy keréken.

Ami pedig a vezetés automatizációt illeti: az elmúlt években mindenki a Tesla-ra tekintett, mint aki elhozza az igazi önvezetést a személyautók piacán – mostanra azonban úgy tűnik, hogy nem tudnak túllépni az L2+ vezetést támogató, és nem ténylegesen, még időszakosan sem önvezető rendszer korlátján. Ezzel szemben az aiMotive olyan projekteken dolgozik nemzetközi technológiai vállalatokkal, autóipari beszállítókkal és gyártókkal, akikkel közösen 2025-re elérik a következő, Tesla-n túlmutató lépcsőfokot, és olyan rendszert hoznak létre az aiDrive vezetés automatizáló szoftverükkel, ami ugyan körülhatárolt működési tartományban, de nem hagyatkozik arra, hogy a jármű sofőrje ura tud lenni egy kritikus helyzetnek. Amit meg kell oldaniuk, hogy egy két tonnás jármű autópálya sebességnél, bármilyen emberi kontroll nélkül közlekedjen – és itt, a Need for Speed-del ellentétben, egy ütközés után nem indul újra a játék!

Az aiMotive nemzetközi projektjeinek köszönhetően folyamatosan bővül a budapesti központ csapata. Ha te is szívesen dolgoznál olyan izgalmas területen, ami a jövő mobilitását formálja és szeretnéd, hogy a fejlesztéseid kézzelfoghatóan megjelenjenek az önvezető autókban, akkor csatlakozz nyitott, elfogadó és barátságos csapathoz – és dolgozz az autóipar jövőjén! Ehhez természetesen az aiMotive biztosítja számodra a stabil céges hátteret, a versenyképes bérezést, a legmodernebb infrastruktúrát, ingyenes ebédet és a 2. kerületi irodaházat. Nyitott pozícióinkat itt találod.

[Az aiMotive megbízásából készített, fizetett anyag.]