- プロトタイプ作成の迅速化により、開発期間を約12ヶ月短縮
- クラウドと自動車間でのコードとコンテナの再利用
- ADAS/AVの開発と検証
- AIと推論におけるワットあたりのパフォーマンスが向上
- オートモーティブAIアシスタント
- ソフトウェア定義型自動車/エッジAI
- Arm Neoverse（AWS Graviton）
- Arm Cortex-Aプラットフォーム + SOAFEE
- Arm64エンドツーエンド
クラウドと自動車を橋渡ししてオートモーティブにおけるAI需要に対応
自動車向けソフトウェア開発チームは、厳しい納期と安全基準を満たしながら、AIを活用したエクスペリエンスの提供というプレッシャーの高まりに直面しています。従来のパイプラインは、車載ハードウェアとは異なるアーキテクチャに基づいて開発されることが多く、クラウドから自動車への移行時に、移植作業、パフォーマンスの不一致、検証サイクルの長期化といった摩擦が生じています。同時に、チームは音声アシスタントやパーセプションなどの新しいAI機能を導入する際に、セーフティクリティカルシステムとの境界を曖昧にしないようにする必要があります。Tier 1ベンダーは、ソフトウェア定義型自動車の全体にわたるイテレーションを加速させ、統合のリスクを低減する道筋を必要としています。
統合されたArm64とAWSによるシフトレフト開発の実現
AWSとArmは、クラウドとエッジの両方で統一されたArmのArm64を使用することで、真のシフトレフトアプローチを実現します。開発者は、車載のターゲットを反映した最新のコンテナ化されたワークフローを使用して、Arm NeoverseベースのAWS Graviton上で構築、テスト、最適化を行うことができます。SOAFEEを通じて、チームはクラウドネイティブのパターン（サービス管理、オーケストレーション、ミックスドクリティカリティ）を自動車環境に導入し、分離性と確定性を維持することができます。クラウドと自動車の両方で同じISAを使用するため、チームはツールチェーンと成果物を再利用でき、移植サイクルを短縮するとともに、AIワークロード（アシスタント、パーセプション、プランニングなど）のより早期かつ効率的な検証が可能になります。その結果、より迅速なイテレーションにより、Armベース車載プラットフォームでの導入への道筋がより明確になります。