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Waymo carTPU: il processore da 5 nm che fonde i dati dei sensori prima delle decisioni di guida
Il chip personalizzato da 5 nm di Waymo è un acceleratore front end per la fusione dei sensori, non un sostituto del computer principale del Waymo Driver. Secondo i dati riportati da Hot Chips, il package misura 45 × 45 mm, integra un die da 208 mm², memoria LPDDR5X con banda di 273 GB/s e consuma meno di 75 watt.
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Research answer
Key takeaways
- Il chip personalizzato da 5 nm di Waymo è un acceleratore front end per la fusione dei sensori, non un sostituto del computer principale del Waymo Driver.
- Secondo i dati riportati da Hot Chips, il package misura 45 × 45 mm, integra un die da 208 mm², memoria LPDDR5X con banda di 273 GB/s e consuma meno di 75 watt.
- La strategia di Waymo punta sulla progettazione congiunta di hardware, software e sensori multipli, invece di affidarsi soltanto a un acceleratore generico o a un sistema basato sulle sole telecamere.
AI Prompt
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Il nuovo chip personalizzato di Waymo va interpretato come il livello di calcolo a contatto con i sensori del Waymo Driver. Conosciuto internamente, secondo i resoconti, come “carTPU”, l’ASIC realizzato a 5 nm riceve flussi di dati ad alta banda, estrae caratteristiche e produce rappresentazioni di machine learning già fuse per il computer principale dell’auto. È quindi un componente specializzato del sistema, non un “cervello” autonomo capace di sostituire l’intera piattaforma di guida autonoma. 17
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Il punto chiave: un chip specializzato prima del computer di guida
Waymo ha descritto il processore come un ASIC da 5 nm progettato per elaborare, fondere e sottoporre a inferenza neurale i dati grezzi dei sensori in tempo reale. L’obiettivo dichiarato è ridurre il più possibile l’intervallo tra il primo pixel catturato da un sensore e la rappresentazione che il sistema utilizza per prendere decisioni di guida. 17
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La distinzione è importante. L’ASIC si occupa della fase iniziale e molto impegnativa della percezione, mentre la piattaforma di bordo nel suo complesso resta eterogenea: combina tecnologia proprietaria per il machine learning con CPU, GPU e altri acceleratori destinati, tra le altre cose, all’orchestrazione, al trasferimento dei dati e alla registrazione degli eventi. 1
Non significa, dunque, che “Waymo abbia sostituito Nvidia con un solo chip”. Tra i partner hardware citati dall’azienda figurano Nvidia e AMD, insieme a Micron, Samsung, SanDisk, Socionext e TSMC. 17
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Quali dati fonde in tempo reale
Nella sua descrizione pubblica, Waymo indica esplicitamente tre categorie di sensori:
- Lidar, per ottenere informazioni tridimensionali sull’ambiente;
- Radar, per rilevamento e misurazione della distanza complementari;
- Telecamere, comprese le sorgenti ad alta risoluzione del sistema.
Il processore esegue elaborazione in tempo reale, estrazione delle caratteristiche e fusione dei dati provenienti da questi flussi attraverso reti neurali. Waymo ha inoltre parlato di tecniche di riduzione temporale del rumore per migliorare la percezione in condizioni di scarsa illuminazione. 1
I resoconti della presentazione a Hot Chips riferiscono che il sistema gestisce simultaneamente 13 flussi video ad alta risoluzione e che gli embedding di telecamere, lidar e radar confluiscono nell’encoder di sensor fusion. 15
8 Le fonti primarie disponibili, però, non confermano in modo indipendente la fusione dei dati dei microfoni. Per questo la componente audio non va considerata una funzione verificata dell’ASIC presentato. La suite di sensori di sesta generazione di Waymo include ricevitori audio esterni, ma ciò non dimostra di per sé che i microfoni vengano elaborati da questo chip.
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Le specifiche riportate da Hot Chips
I dati più dettagliati provengono dai resoconti e dai materiali della conferenza Hot Chips, più che dall’annuncio pubblico di Waymo. La configurazione descritta è la seguente: 15
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| Specifica | Dettaglio riportato |
|---|---|
| Tecnologia produttiva | Processo TSMC 5 nm N5 per applicazioni automobilistiche |
| Package | FCBGA da 45 × 45 mm |
| Superficie del die | 208 mm² |
| Memoria | LPDDR5X nel package |
| Banda della memoria | 273 GB/s |
| Consumi | Inferiori a 75 W |
| Prestazioni ML | Oltre 1.000 TOPS |
| Connettività host | PCIe Gen5 x8 e Ethernet a 25 Gb |
Le dimensioni del package e del die, la memoria e i consumi vanno considerati specifiche riportate, non dati confermati autonomamente nell’annuncio di Waymo. La comunicazione ufficiale dell’azienda conferma infatti lo scopo del chip, la fabbricazione a 5 nm, l’architettura eterogenea, il dato superiore ai 1.000 TOPS e la rete di partner; gran parte dei dettagli implementativi arriva invece dalla copertura secondaria. 17
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Un’architettura eterogenea progettata per ridurre la latenza
Secondo i materiali presentati, il design combina blocchi sviluppati da Waymo per l’elaborazione delle immagini, i codec video, l’acquisizione dei sensori tramite MIPI e la memoria scratchpad con capacità GPU di terze parti, PCIe Gen5, Ethernet a 25 Gb e IP per il secure boot. I resoconti citano inoltre 2 MB di SRAM suddivisa in banchi per ogni elemento di elaborazione. 15
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La priorità non è soltanto esibire un numero elevato di operazioni al secondo. L’approccio di Waymo punta a un’esecuzione deterministica e a bassa latenza, sostenuta da una stretta co-progettazione tra hardware e software. La presentazione descritta dai resoconti parla di un’esecuzione “compiler-first” di grandi mega-kernel: in pratica, il compilatore, il software e il silicio vengono ottimizzati insieme per il percorso che porta dai dati dei sensori agli embedding. 15
È una scelta legata ai vincoli concreti dell’informatica a bordo dei veicoli. Il sistema deve gestire enormi quantità di dati in tempo reale rispettando limiti di consumo, calore, spazio fisico, vibrazioni e tolleranza ai guasti. Waymo afferma che la piattaforma di calcolo utilizza il raffreddamento a liquido e due motori di calcolo indipendenti: se uno si guasta, l’altro può subentrare. 1
Perché il dato dei 1.000 TOPS va letto con cautela
Oltre 1.000 TOPS — trilioni di operazioni al secondo — è il numero destinato a catturare più attenzione. Da solo, però, non descrive l’efficacia di un computer per la guida autonoma. Bisogna chiedersi quali operazioni siano conteggiate, con quale efficienza girino i modelli, quanta movimentazione di dati sia necessaria e quanto rapidamente il sistema trasformi l’input grezzo in una rappresentazione utile.
La comunicazione di Waymo presenta l’ASIC come un acceleratore front-end ottimizzato per la suite di sensori e i modelli dell’azienda. Elaborando i dati vicino al punto in cui entrano nel veicolo, il chip dovrebbe migliorare l’efficienza della banda e ridurre la latenza, invece di inviare ogni flusso grezzo direttamente a un processore centrale general-purpose. 17
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Le fonti disponibili, inoltre, non chiariscono se il dato superiore ai 1.000 TOPS si riferisca a un singolo motore di calcolo o a una coppia ridondante. Non è quindi corretto interpretarlo automaticamente come una misura della potenza effettivamente disponibile per lavori indipendenti nel sistema complessivo. 14
Il messaggio strategico: autonomia multimodale e co-progettazione
Daniel Rosenband ha descritto l’obiettivo di Waymo come la costruzione di un “conducente superumano, con molti meno incidenti degli esseri umani”, non di un sistema che si limiti a replicare la percezione umana. Il messaggio è stato accompagnato da una difesa dell’uso congiunto di telecamere, lidar e radar, in alternativa a un approccio basato esclusivamente sulle telecamere. 6
La strategia hardware segue la stessa logica: Waymo sta progettando insieme sensori, algoritmi e silicio in funzione delle esigenze specifiche della guida autonoma. Il Driver di sesta generazione utilizza un sistema di rilevamento multimodale nel quale telecamere ad alta risoluzione, radar imaging e lidar lavorano come un’unica piattaforma. 22
Rosenband ha anche illustrato ambizioni di più lungo periodo: eseguire a bordo modelli di intelligenza artificiale molto più grandi, fino a un eventuale modello da mille miliardi di parametri, e ridurre le dimensioni del computer di bordo da quelle di una “scatola per pizza” a quelle di un laptop. Si tratta di obiettivi futuri, non di capacità annunciate come già disponibili nel processore attuale. 6
Che cosa ha rivelato davvero Waymo
La conclusione più solida non è che Waymo abbia costruito un singolo chip capace di guidare da solo un robotaxi. L’azienda sta piuttosto sviluppando una pipeline di calcolo specializzata intorno a uno dei problemi più difficili della guida autonoma: trasformare molti flussi di dati ad alta banda in rappresentazioni affidabili e a bassa latenza per il sistema principale.
Il nucleo verificato dell’annuncio è un ASIC personalizzato da 5 nm, con oltre 1.000 TOPS per il machine learning, fusione in tempo reale di dati da telecamere, lidar e radar, piattaforma di calcolo eterogenea, motori di elaborazione ridondanti e un ampio gruppo di partner hardware. 17
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Le specifiche più granulari riportate da Hot Chips — package da 45 × 45 mm, die da 208 mm², banda LPDDR5X di 273 GB/s e consumi inferiori a 75 watt — rendono il progetto più concreto, ma restano soprattutto dettagli provenienti dalla documentazione e dalla copertura secondaria. 15
11 Nel complesso, le rivelazioni mostrano che Waymo considera la guida autonoma un problema di edge computing e ingegneria dei sistemi: latenza, affidabilità, diversità dei sensori ed efficienza energetica contano quanto la potenza di calcolo dell’IA.
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Il chip personalizzato da 5 nm di Waymo è un acceleratore front end per la fusione dei sensori, non un sostituto del computer principale del Waymo Driver.
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Il chip personalizzato da 5 nm di Waymo è un acceleratore front end per la fusione dei sensori, non un sostituto del computer principale del Waymo Driver. Secondo i dati riportati da Hot Chips, il package misura 45 × 45 mm, integra un die da 208 mm², memoria LPDDR5X con banda di 273 GB/s e consuma meno di 75 watt.
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