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2025年1月
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近幾年無人駕駛汽車概念非常火熱,眾多廠商都在加大該領(lǐng)域的研發(fā)投入,努力的朝著未來實(shí)現(xiàn)自動駕駛的終極目標(biāo)前行。而進(jìn)行自動駕駛汽車的研發(fā),在IT領(lǐng)域需要計(jì)算、存儲、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)能力。曙光能夠?yàn)樽詣玉{駛IT平臺提供從底層基礎(chǔ)架構(gòu)到上層深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境搭建,并以可視化的方式實(shí)現(xiàn)對計(jì)算集群部署、管理、監(jiān)控、作業(yè)調(diào)度等功能的整體解決方案。讓用戶可以實(shí)時(shí)采集、存儲、模擬和分析行車數(shù)據(jù),為自動駕駛車輛的開發(fā)提供強(qiáng)大的IT平臺支撐。

采用全新的AI計(jì)算平臺架構(gòu)設(shè)計(jì),高帶寬和低延遲輸出 更高的加速比,為人工智能應(yīng)用提供超強(qiáng)算力

存儲系統(tǒng)采用分布式存儲架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高并發(fā)響應(yīng)和I/O聚 合帶寬,穩(wěn)定可靠,具有在線擴(kuò)展能力

容器化深度學(xué)習(xí)平臺,幫助用戶解決高效資源分配、快 速環(huán)境搭建、靈活應(yīng)用遷移等需求

數(shù)據(jù)處理集群將試驗(yàn)場中車輛行駛的數(shù)據(jù)完成解碼、打標(biāo)簽等工作后,將數(shù)據(jù)存儲至ParaStor300分布式存儲系統(tǒng);AI分析集群可兼容TensorFlow、Caffe、 PyTorch等多種AI計(jì)算框架,完成對行車數(shù)據(jù)的模擬訓(xùn)練、分析;經(jīng)過AI平臺之后,數(shù)據(jù)流入到大數(shù)據(jù)分析集群進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析;容器服務(wù)集群可以將數(shù)據(jù)庫、測試工具及應(yīng)用軟件等以容器的方式部署和運(yùn)行,更加靈活;數(shù)據(jù)流引擎可自動化處理數(shù)據(jù)的采集、AI分析、計(jì)算和存儲,形成自動化數(shù)據(jù)流;綜合集群管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對所有平臺的管理、調(diào)度、監(jiān)控,優(yōu)化利用集群計(jì)算和存儲資源。
存儲空間隨需求彈性擴(kuò)展,同時(shí)實(shí)現(xiàn)聚合帶寬的線性增加,應(yīng)對自動駕駛平臺海量數(shù)據(jù)存儲空間和高性能需求。
系統(tǒng)軟硬件一體化調(diào)優(yōu),為應(yīng)用提供超強(qiáng)運(yùn)算能力,并實(shí)現(xiàn)從底層系統(tǒng)到上層框架的多層深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境一鍵部署。
通過可視化統(tǒng)一管理平臺實(shí)現(xiàn)對整個(gè)計(jì)算集群的管理、調(diào)度、監(jiān)控、告警、統(tǒng)計(jì),有效提高管理效率,降低運(yùn)維成本。

津公網(wǎng)安備 12011602000521號

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