Waymo、5nm車載ASICを公開：フロントエンドのセンサー演算性能は1,000 TOPS超

Waymoは8月20日、ロボタクシーの車載コンピューティングシステムを初めて具体的に公開した。中核となるのは、5nmプロセスを採用した自社開発ASIC群だ。これらのチップはセンサーデータ・パイプラインのフロントエンドに配置され、カメラ、LiDAR、レーダーから送られる生のデータストリームから特徴量を抽出し、時間領域のノイズ低減や一部のニューラルネットワーク処理を実行する。その後、整理されたデータを、センサーフュージョンと運転判断を担う推論エンジンへ送る。したがって、Waymoが公称する1,000 TOPS超はWaymo Driverシステム全体の総演算性能ではなく、単独でEnd-to-Endの自動運転モデルを実行できるプロセッサーの性能を意味するものでもない。

この役割分担の技術的な価値は、データ転送と「ピクセルからアクチュエーションまで」のレイテンシーを削減できる点にある。自動運転では通常、連続するストリームを小さなバッチで処理するため、データセンター向けGPUのピークスループットが、そのまま同等のリアルタイム性能につながるとは限らない。一方、固定的かつ高頻度で実行される前処理、畳み込み、Transformer演算をASICにハードウェア実装すれば、レイテンシー、消費電力、演算密度を改善できる可能性がある。Waymoによると、過去8年間で生の演算能力は約20倍に向上した。また、システムは2系統の並列演算エンジンによって冗長性を確保し、単一のハードウェア障害で運転が直接中断されることを防いでいる。

ただしWaymoは、TOPSの算定にINT8、INT4、または別の数値精度を使用したのかを明らかにしていない。チップの消費電力、メモリー帯域幅、ダイ面積、実測レイテンシー、ワット当たり性能も公表していない。システムには引き続きAMD、NVIDIA、Micron、Samsung、SanDisk、Socionext、TSMCのコンポーネントが組み込まれており、全面的な自社開発ではなく、ヘテロジニアス・アーキテクチャであることが分かる。今後、エンジニアリングチームが注目すべきなのは、Waymoがコンパイラーやモデルのマッピング手法を公開するか、またASICが従来のFPGAや汎用アクセラレーターと比べてEnd-to-End性能をどの程度向上させたかという点だ。こうしたデータが示されるまでは、1,000 TOPSはあくまで演算容量の指標として捉えるべきだろう。