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現(xiàn)實(shí)+仿真:自動(dòng)駕駛的隱秘競(jìng)技場(chǎng)

NVIDIA英偉達(dá) ? 來(lái)源:未知 ? 2022-12-01 22:35 ? 次閱讀
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2022 年,在技術(shù)、政策法規(guī)接連取得突破后,自動(dòng)駕駛真正開(kāi)始從小范圍的試驗(yàn)場(chǎng),走向大規(guī)模商業(yè)化落地。與此同時(shí),挑戰(zhàn)隨之而來(lái)。不同于其他行業(yè),自動(dòng)駕駛關(guān)乎駕乘人員的安全,并且需要實(shí)時(shí)地處理海量的信息做出最為安全、穩(wěn)妥的決策,稍有閃失便會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。這意味著,自動(dòng)駕駛汽車在正式上路之前,需要經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練與仿真測(cè)試,伴隨而來(lái)的,是車企對(duì)于超大算力的需求。

IDC 近期發(fā)布的《現(xiàn)實(shí)+仿真,超大算力賦能自動(dòng)駕駛》白皮書,探討了目前自動(dòng)駕駛的發(fā)展情況以及車企在自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)過(guò)程中的需求和挑戰(zhàn)。此外,該報(bào)告還介紹了 NVIDIA 在助力蔚來(lái)、大陸集團(tuán)構(gòu)建 AI 數(shù)據(jù)中心方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

以下,我們來(lái)看具體內(nèi)容。

助力汽車行業(yè)主機(jī)廠:

蔚來(lái)采用 NVIDIA HGX 搭建 AI 平臺(tái)

蔚來(lái)是一家全球化的智能電動(dòng)汽車公司,致力于通過(guò)提供高性能的智能電動(dòng)汽車與極致的用戶體驗(yàn),為用戶創(chuàng)造愉悅的生活方式。

01

技術(shù)挑戰(zhàn)

蔚來(lái)研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車所用的數(shù)據(jù)采集車輛每年會(huì)產(chǎn)生百 PB 級(jí)別的數(shù)據(jù),以及幾十億張圖像。其量產(chǎn)車也需要回流海量的道路數(shù)據(jù),用于優(yōu)化算法模型。這意味著蔚來(lái)的數(shù)據(jù)中心需要具備能力回流、篩選、標(biāo)注海量用于 AI 模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。這一過(guò)程離不開(kāi)穩(wěn)健的技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu),包括覆蓋全場(chǎng)景鏈路的人工智能平臺(tái)和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

02

方案亮點(diǎn)

蔚來(lái)使用 NVIDIA HGX 構(gòu)建綜合全面的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施,并在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā) AI 驅(qū)動(dòng)的軟件定義汽車,包括 ET7、ET5。

蔚來(lái)的可擴(kuò)展 AI 基礎(chǔ)設(shè)施由 NVIDIA HGX 驅(qū)動(dòng),共配備 8 個(gè) NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU 和 NVIDIA ConnectX-6 InfiniBand 網(wǎng)卡。這個(gè)可擴(kuò)展的超級(jí)計(jì)算機(jī)集群中包含一組 NVME SSD 服務(wù)器,并通過(guò)高速 NVIDIA Quantum InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相互連接。

借助 NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU,蔚來(lái)以縱向和橫向擴(kuò)展方式搭建并應(yīng)用 AI 平臺(tái)。對(duì) NVIDIA Multi-Instance GPU 的合理使用,使得算法工程師在開(kāi)發(fā)過(guò)程中的工作效率和集群資源利用率得到巨大提升,讓蔚來(lái)的模型開(kāi)發(fā)效率提高了 20 倍,幫助蔚來(lái)更快地落地自動(dòng)駕駛產(chǎn)品,向更新更快的架構(gòu)發(fā)展。

此外,蔚來(lái)在 NVIDIA NVLink 和 NVIDIA Mellanox InfiniBand 的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了支持多卡和多機(jī)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架,使用 NVIDIA Mellanox InfiniBand 和基于 NVIDIA Mellanox InfiniBand 的 RDMA 技術(shù),構(gòu)建了分布式的高性能文件讀取加速套件。

對(duì)于與 NVIDIA 的合作,蔚來(lái) AI 平臺(tái)負(fù)責(zé)人白宇利表示:“量產(chǎn)車面臨的復(fù)雜場(chǎng)景是蔚來(lái)自動(dòng)駕駛能力的試金石,同時(shí),量產(chǎn)車產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)也是未來(lái)自動(dòng)駕駛能力的護(hù)城河。NVIDIA 的高性能計(jì)算解決方案成為了蔚來(lái)在自動(dòng)駕駛這條道路上的加速器?!?/p>

賦能汽車行業(yè)一級(jí)供應(yīng)商:

大陸集團(tuán)基于 NVIDIA DGX AI 系統(tǒng)建立高算力集群

大陸集團(tuán)致力于為汽車行業(yè)提供最尖端的技術(shù)與最可靠的服務(wù),其駕駛輔助平臺(tái)利用 AI 技術(shù)訓(xùn)練車輛自主決策,從而為司機(jī)提供協(xié)助,并在未來(lái)最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

01

技術(shù)挑戰(zhàn)

隨著系統(tǒng)的復(fù)雜程度不斷提升,傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)與機(jī)器學(xué)習(xí)模式開(kāi)始體現(xiàn)出自身的局限性,大陸集團(tuán)以深度學(xué)習(xí)與仿真測(cè)試作為開(kāi)發(fā)人工智能解決方案的基礎(chǔ)。大陸集團(tuán)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)主要來(lái)自測(cè)試車隊(duì)。目前,車隊(duì)中的車輛每天行駛的總測(cè)試?yán)锍虨?15,000 公里,收集約 100TB 的數(shù)據(jù),相當(dāng)于 50,000 小時(shí)長(zhǎng)的電影。被記錄的數(shù)據(jù)還需要通過(guò)回放用于模擬實(shí)車訓(xùn)練。

02

方案亮點(diǎn)

大陸集團(tuán)與 NVIDIA 基于 NVIDIA DGX AI 系統(tǒng)建立高算力集群,其超級(jí)計(jì)算機(jī)包含超過(guò) 50 套 NVIDIA DGX 系統(tǒng),以 NVIDIA Mellanox InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)連接,用于加速開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛解決方案。同時(shí)提供接口與云端資源連接。主要應(yīng)用場(chǎng)景包括深度學(xué)習(xí)和仿真測(cè)試。

新的算力集群將開(kāi)發(fā)周期從幾周縮短至幾個(gè)小時(shí),使自動(dòng)駕駛得以在中短期商業(yè)計(jì)劃中落實(shí)。此外,機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間的縮短加快了新科技進(jìn)入市場(chǎng)的速度。

“超級(jí)計(jì)算機(jī)是對(duì)未來(lái)的投資,”大陸公司駕駛輔助系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)的總項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 Christian Schumacher 說(shuō),“最先進(jìn)的系統(tǒng)可以縮短訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間,與過(guò)往相比,借助 NVIDIA 的支持,我們能夠在相同的單位時(shí)間內(nèi)增加至少 14 倍的測(cè)試量。”

小結(jié)

NVIDIA 提供適用于自動(dòng)駕駛汽車的基礎(chǔ)架構(gòu),包括開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)所需的數(shù)據(jù)中心全套硬件、軟件和工作流參考架構(gòu),涵蓋從原始數(shù)據(jù)采集到驗(yàn)證的每個(gè)環(huán)節(jié),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和驗(yàn)證以及仿真測(cè)試提供了所需的端到端基礎(chǔ)模塊。

在蔚來(lái)案例中采用的 NIVDIA HGX,是適用于龐大數(shù)據(jù)集、復(fù)雜模型等 AI 場(chǎng)景的加速服務(wù)器平臺(tái)。HGX 整合了 NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU、NVIDIA NVLink、NVIDIA Mellanox InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)及在 NGC(NVIDIA GPU Cloud)中經(jīng)全面優(yōu)化的 NVIDIA AI 軟件堆棧。同時(shí),它樹(shù)立了新的計(jì)算密度標(biāo)桿,將 5 PETAFLOPS 的 AI 性能濃縮,并用一個(gè)平臺(tái)取代了各種 AI 工作負(fù)載的傳統(tǒng)孤島式基礎(chǔ)架構(gòu)。

而在兩個(gè)案例中均采用的 NVIDIA DGX POD,其參考架構(gòu)結(jié)合 NVIDIA 加速計(jì)算架構(gòu)、Mellanox 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和系統(tǒng)管理軟件,能夠?yàn)槲祦?lái)、大陸集團(tuán)這樣的行業(yè)變革引領(lǐng)者,提供高性價(jià)比、即買即用、方便部署的解決方案,使超級(jí)計(jì)算能力變得易于訪問(wèn)、安裝、管理,從而滿足自動(dòng)駕駛復(fù)雜架構(gòu)的需求。

此外,可拓展性也是推動(dòng) NVIDIA DGX POD 占領(lǐng)市場(chǎng)的另一個(gè)亮點(diǎn)。隨著人工智能的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)的速度日益提升,每一次創(chuàng)新都有可能帶來(lái)算力需求的指數(shù)型增長(zhǎng)。超算基礎(chǔ)設(shè)施的可拓展性是滿足這一需求的重要前提。


原文標(biāo)題:現(xiàn)實(shí)+仿真:自動(dòng)駕駛的隱秘競(jìng)技場(chǎng)

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