「日経ものづくり」に紹介されている、米シリコンバレーに本社を置くNVIDIA社（CEO Jen-Hsun Huang氏）の内容が興味深い。
NVIDIAの技術の特徴は、AIで高度な機械学習を実行することに適している点にあり、プログラミングは不要で、大量の画像データを入力すると、コンピューター自身がディープラーニングの手法を使って、特徴を抽出してそれぞれが何であるかを高速で学習することができるようだ。
自動運転車の開発プラットフォーム「NVIDIA DRIVE PX2」は、12個のCPUコア、同社の「Pascal」という新世代のGPUを搭載し、8TFLOPSの浮動小数点演算を実行できる性能を持ち、さらに画像認識を得意とするAIであるディープラーニング（深層学習）に特化した演算では、その3倍の24TFLOPSで実行することが可能らしい。
2016年1月に米ラスベガスで開催された展示会「CES」で公開され、消費電力は250Wで、発生する熱を冷ますために液体で冷却する仕組みを採用し、日本の弁当箱を大きくしたような「ランチボックス」サイズに収められていたという。
CESでは、車載カメラの映像から、歩行者、他の自動車、道路標識などを判別するデモ映像を公開したようだが、ドイツのAudi社、Daimler社、BMW社、米国のFord Motor社などに加えて、日本勢では自動運転技術を開発するベンチャーのZMPやトヨタ自動車が出資するPreferred Networks（PFN）が、NVIDIAの技術を採用しているらしい。
自動運転車向けのAIスーパーコンピューターとして、デファクトスタンダードを目指すというのも、あながち誇張ではないように見える。
