CES 2016／Nvidia无人车用电脑效能是150倍Macbook Pro
NVIDIA 在稍早的 CES 展前活动当中，针对车用系统，发表了第二世代的车用电脑专用终端 NVIDIA DRIVE PX 2 ，在一个便当盒大的空间中，搭载15nm 制程的新一代的 Pascal CPU 架构，搭配水冷式散热系统，效能相当于 150 倍的 MacBook Pro，是专为无人车（自动驾驶汽车）所量身打造的中枢装置。
NVIDIA DRIVE PX 2 结合了两颗新一代 Tegra处理器以及两颗独立的Pascal架构新一代 GPU，能提供每秒 24 兆次的深度学习运算速度，其特殊设计的指令集加快深度学习网路介面中采用的数学运算法，比前一代产品的运算效能高 10 倍以上，在通用浮点运算方面， DRIVE PX 2 的多倍精准度 GPU 架构能达到每秒 8 兆次的运算速度，比前一代产品高 4 倍以上，为了应付这样的处理效能，装置本身还加了液态式水冷架构。
NVIDIA DRIVE PX 2 采用 NVIDIA 最先进的 GPU 来处理深度学习功能，掌握车子周遭 360 度的情境，借此判断车子所在位置，并且可以快速学习如何辨识日常驾驶中经常出现的道路碎石、行径离谱的违规驾驶、以及施工区域等挑战，甚至能辨识多种传统电脑视觉技术所无法应付的状况，特别是在像大雨、下雪、以及浓雾等恶劣天候，以及包括日出、日落、以及漆黑等光线不足的光照条件，让开发商可以借此进行相对应的条件处理，包括感测器融合、精细定位、以及路径规划等等。
自动驾驶车透过 DRIVE PX 2，得以同时处理最多 12 个视讯摄影机、光线、雷达、以及超音波感测器的输入资料，加以融合后而得以精确地侦测物件、识别并确定车子相对于周围的所在位置再推算出安全行车的最佳路径。
这样复杂的工作交由 NVIDIA DriveWorks 执行，结合了众多软体工具、函式库、以及模组，促使业者快速开发与测试各种自动驾驶车。DriveWorks 实现感测器校正、撷取周围环境资料、同步化、录制，进而透过涵盖所有DRIVE PX 2专用与通用处理器上运行的复杂演算法线程处理多个感测器资料流。其收录的软体模组能支援所有自动驾驶管道，包括从物体侦测、分类、与分段，一直到地图定位与路径规划。
NVIDIA 提供了端对端的解决方案，包含 NVIDIA DIGITS 深度学习 GPU 训练系统与 DRIVE PX 2 所组成，均为训练深度神经网路以及于车中部署所输出的神经网路而打造。
DIGITS这款工具可用来开发、训练、以及呈现在任何搭载NVIDIA GPU系统上运行的深层神经网路，从PC与超级电脑，一直到Amazon Web Services以及最近发表的Facebook Big Sur Open Rack相容硬体。这些经过训练的神经网路模组是在车内的NVIDIA DRIVE PX 2上运行，目前包括奥迪、BMW、戴姆勒、福特都将采用该项解决方案。