Samsung anuncia memórias LPDDR5X, e AutoSSDs para veículos autônomos
Daniel Trefilio
Samsung anuncia memórias LPDDR5X, e AutoSSDs para veículos autônomos

A Samsung revelou planos para se tornar referência no segmento de componentes para setor automotivo. Durante o Fórum de Investidores 2023, em Hong Kong, a empresa revelou detalhes sobre suas memórias LPDDR5X , SSDs em padrão removível e memórias GDDR7 para GPUs de IA, todos voltados para escalonar a capacidade de processamento e aprendizado de veículos autônomos.

Uma das maiores barreiras para uma implementação mais ampla de sistemas de transporte automatizados é como fazê-lo de forma segura. Mais do que a segurança dos passageiros, isso engloba, principalmente, a segurança de pedestres, outros veículos e para o sistema de tráfego como um todo.

Maior escalabilidade para maior segurança

Para viabilizar esse tipo de inovação, a expectativa é que o número de sensores nesses veículos cresça consideravelmente; consequentemente, elevando o número de operações por segundo (OPS) de 24 trilhões para até 1 quadrilhão. Isso torna inviável que o processamento de dados em tempo real seja realizado em servidores remotos, mesmo que utilizando computação de borda ao longo de vias inteligentes, com várias subestações.

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Para atender a essa demanda urgente, é necessário que cada veículo tenha seu próprio servidor embarcado. Previstos para chegar ao mercado em 2024, os novos módulos LPDDR5X oferecem volumes de 2 GB a 24 GB, velocidades de até 68 GB/s e barramento de 8,5 Gbps por canal, ocupando metade da área dos modelos atuais.

Já os AutoSSDs da Samsung, com velocidades de até 6500 MB/s e volume de até 4 TB, permitem virtualização do armazenamento, possibilitando utilizar um mesmo SSD para os diversos SoCs presentes em veículo autodirigíveis. Por ser em formato removível, isto ainda facilita a manutenção ou atualização desses veículos.

Por fim, a Samsung pretende entregar, já em 2025, memórias GDDR7 para GPUs de IA de baixo consumo, também ideais para servidores ultracompactos. Essa maior escalabilidade em servidores móveis irá potencializar o aprendizado de máquina e inserção de modelos de treinamento mais complexos, resultando em dispositivos mais seguros para todos, mesmo em situações de comunicação reduzida com as redes remotas de controle.

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