エンジニア必見！私たちのコンピューティング環境の裏側を大公開

私たちのインフラストラクチャの深層、いわゆる「トランク」の中身を覗いてみましょう。現在のコンピューティング環境がどのように構築されているのか、その技術スタックの全貌を明らかにします。

本当にすごい技術だよね。メディアの注目を全部持っていけていないのがもったいないよ。いつかそこまで到達できるかは分からないけど、もし実現するとしたら、それがWaymoのおかげだったとしても驚かないな。

繰り返しになるけど申し訳ない。センサー、車両、トレーニングデータ、展開市場、シミュレーション、インフラ、オペレーション、規制面、どれをとってもWaymoがどれだけ先行しているかを伝えるのは本当に難しいよ。急成長しているけど、彼らがどこをボトルネックだと感じているのか気にはなるね。自治体の承認？トレーニング？それとも製造？NYC、シカゴ、DCといった最大かつ重要な都市で、ロビー活動のせいで自動運転の普及が遅れているのは本当に残念だ。

NYCでも使えるようになってほしいな。

今度は5nmのASICを作っているんだね。これの前は何を使っていたんだろう？

すごくいいね。正直、汎用ハードウェアを使っていると思い込んでいたけど、別段そうである必要もないか。面白いチップだね。これだけの巨大企業が自社製チップを開発しているのは興味深い。偶然放出されたMTIAチップを数枚手に入れ損ねたんだ。動作がどうなのか、専用のコードを書く開発体験がどんな感じか気になるな。Googleは昔から優れた開発環境で有名だから（元Google社員が外に出ると使い物にならなくなるほどに）、彼らがどんな開発ツールを作り上げたのか見てみたいよ。

これだけじゃあまり大したことは言えないね。テスラはハードウェアやAIスタックについてもっと詳細な話をしているし。これは単なる宣伝文句を立派に見せているだけって感じがする。

考えれば考えるほど、自動運転車って究極に要求の厳しいエッジコンピューティングデバイスに見えてくる。電力も冷却も制限があるし、通信は不安定で、レイテンシに対する要求も非常に厳しい。汎用プラットフォームで全てをこなそうとするより、ワークロードに合わせてハードウェアを設計する方が理にかなっている数少ない分野の一つだろうね。

13台の高解像度カメラからの高忠実度データ

気のせいかな、彼らのサンプル写真って1台の高解像度カメラの映像ですらなさそうに見える（しかもかなりノイズが多くて、ISO感度をかなり上げてる感じ）。25年前に僕が使っていたFujiのカメラで撮って、GIMPでダイナミックレンジを調整した写真と似ているか、下手するとそれ以下だよ。（Waymo車のカメラも僕のFujiと同じくらいのレンズサイズに見えるしね）これが本当に彼らの視覚パイプラインの成果物なら、いまだにLiDARに依存しているのも納得だ。LiDARは状況認識を維持するために大量の光線が必要で、高解像度を維持するには高コストで拡張も難しいからね。つまり、彼らの技術はドローンのような他のプラットフォームには簡単には転用できないってことだろう。

記事内で「AI」ではなく「ML」という言葉がずっと使われているのが興味深い。マーケティング担当者が意図的に使い分けているんだろうけど、どういう判断だったのか気になるね。

カスタムシリコンといっても、依然としてゲーミングPCを何台も積み込んだような計算資源に見える。テスラのFSDコンピュータが比較的省電力で、LiDARのようにスケーラビリティのない直接的ではない信号を処理していることを思うと、自慢できるレベルではないね。