Points Clés
- Performances : Le nouveau Sensor Fusion Processor délivre 160 TOPS en INT8 et 80 TFLOPS en FP16, avec un TDP inférieur à 75 watts.
- Technologie : Puce ASIC produite par TSMC en 5 nanomètres, avec carTPU propriétaire, CPU RISC-V double cœur et 64 Mo de SRAM intégrée.
- Impact : Waymo réduit sa dépendance envers Nvidia et AMD, renforçant l'intégration verticale de la sixième génération du Waymo Driver, montée sur le véhicule Zeekr Ojai.
Une puce pour prétraiter les capteurs
Waymo a annoncé le développement d'une puce ASIC conçue en interne, déjà en production sur la sixième génération de son Waymo Driver. Le composant, baptisé Sensor Fusion Processor, se positionne en amont de l'ordinateur principal du véhicule et prétraite les flux de données brutes issues du lidar, du radar, des caméras et des microphones.
La puce filtre, encode et fusionne les informations sensorielles en temps réel, réduisant la latence perceptuelle depuis le premier pixel entrant jusqu'à l'embedding final. La réduction des temps de réaction devient déterminante dans les scénarios urbains complexes, où le système doit répondre à des piétons ou des véhicules empiétant sur la voie dans une fenêtre temporelle minimale.
Spécifications techniques présentées à Hot Chips 2026
Les caractéristiques de la puce ont été révélées lors de la conférence Hot Chips 2026. Le composant est fabriqué avec le procédé 5 nanomètres de TSMC (nœud N5), occupe une surface de 208 mm² et est intégré dans un boîtier FCBGA de 45x45 mm.
La mémoire en package LPDDR5x garantit une bande passante de 273 Go/s, tandis que l'interface avec le système hôte passe par PCIe Gen5 x8 et une connexion Ethernet à 25 Gbps. La consommation énergétique reste sous les 75 watts de TDP, pour une capacité de calcul atteignant 160 TOPS en INT8 et 80 TFLOPS en FP16, soutenue par 64 Mo de SRAM intégrée.
Architecture interne et approche compiler-first
La puce intègre le carTPU, un accélérateur neuronal conçu par Waymo, associé à deux GPU tiers, trois blocs ISP et un chemin MIPI pour l'ingestion directe depuis les capteurs. Le contrôle est confié à des CPU double cœur RISC-V avec extensions vectorielles, un choix qui marque l'indépendance architecturale de l'entreprise.
Le carTPU se reconfigure dynamiquement entre un mode de concurrence maximale, avec des backbones caméra et radar séparés, et un mode à faible latence, avec un backbone de fusion unifié. Côté logiciel, Waymo compile en amont le modèle de fusion sensorielle en un mega-kernel optimisé pour exploiter la SRAM intégrée, réduisant les accès à la mémoire externe. Sur des charges comme le Sensor Backbone, la puce s'avère jusqu'à 14 fois plus efficace qu'une solution standard équivalente.
Intégration verticale et position sur le marché
Waymo opère aujourd'hui à San Francisco, Phoenix, Los Angeles et Atlanta, avec une flotte ayant parcouru près de 200 millions de miles en autonomie complète. L'entreprise a récemment levé un tour de table de 16 milliards de dollars, portant sa valorisation au-delà des 126 milliards de dollars.
La sixième génération du Waymo Driver équipera le véhicule Zeekr Ojai, produit par le groupe Geely. Le système réduit le nombre de caméras par rapport à la génération précédente tout en maintenant des performances supérieures, grâce à des capteurs de 17 mégapixels et au traitement délégué au silicium personnalisé. Waymo a également indiqué que la puce fonctionne dans des conditions extrêmes, incluant la chaleur estivale de Phoenix avec un liquide de refroidissement à 60°C.
Contexte concurrentiel
Tesla continue de promouvoir son propre robotaxi, Uber a signé un partenariat de 1,25 milliard de dollars avec Rivian pour 50 000 véhicules autonomes, tandis que Baidu Apollo et Pony.AI étendent leurs services. Aucun de ces acteurs n'a cependant atteint un niveau d'intégration verticale comparable, couvrant capteurs, silicium et modèles d'intelligence artificielle.
La puce complète la stratégie full-stack de Waymo, qui inclut lidar propriétaire, radar imageur, caméras HDR et un Foundation Model dédié à la conduite autonome. La combinaison de matériel dédié et de logiciel co-conçu vise à faire de la scalabilité des robotaxis une question de production industrielle plutôt que de recherche expérimentale.
