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英伟达推动汽车技术革新:深度学习与自动驾驶的融合

2024-04-26 汽车电子设计 阅读:
本文将深入探讨NVIDIA在自动驾驶和智能驾驶舱领域的技术趋势,以及如何通过其AI软件栈和系统级解决方案实现上述目标。
 

 人工智能技术的快速发展推动着汽车行业的创新与发展。NVIDIA凭借其先进的AI技术,赋能中国汽车行业,加速汽车生态系统的合作伙伴从云端到边缘的发展。HQNednc

本文将深入探讨NVIDIA在自动驾驶和智能驾驶舱领域的技术趋势,以及如何通过其AI软件栈和系统级解决方案实现上述目标。HQNednc

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01
英伟达:智能驾驶的底座

当今汽车市场竞争激烈,市场竞争力、客户需求和可扩展性是推动技术创新的关键因素。NVIDIA在图形处理单元(GPU)和深度学习领域的专业知识,帮助中国汽车行业拥抱技术和市场的发展。HQNednc

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● 自动驾驶的关键趋势HQNednc

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◎ 城市导航辅助(City NOA):在城市环境中提供导航辅助功能,帮助驾驶员应对复杂路况。HQNednc

◎ 无地图导航(Mapless):不依赖传统地图数据进行导航,可用于无地图覆盖区域或突发情况。HQNednc

◎ 端到端(End-to-end):从感知到决策的全流程自动化,实现更智能、更安全的自动驾驶。HQNednc

◎ 车辆定位和地图(VLM):将车辆定位技术与高精地图结合,提升自动驾驶的精度和可靠性。HQNednc

 大型语言模型(LLM):用于复杂语言理解和生成,可实现自然人机交互和语音控制等功能。HQNednc

◎ 世界模型(World Model):模拟和预测环境变化的模型,帮助自动驾驶系统提前做出预判和反应。HQNednc

● 智能驾驶舱的创新HQNednc

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◎ 大型语言模型(LLM):用于智能驾驶舱的复杂语言理解和生成,实现更自然、更人性化的交互体验。HQNednc

◎ 车辆定位和地图(VLM):结合视觉语言模型,用于复杂和长距离的自动驾驶场景理解和控制,提升智能驾驶舱的安全性。HQNednc

◎ 多样化的边缘云协作:通过边缘计算和云计算的协作,提升数据处理效率,降低延迟,优化用户体验。HQNednc

02
英伟达的加速解决方案

● 云上和本地的加速基础设施:提供混合云模型训练、推理和模拟,满足不同场景的需求。HQNednc

 NVIDIA AI软件栈:基于NVIDIA AI Enterprise,提供自动化车辆持续集成和持续部署(CICD)的工具,提升开发效率。HQNednc

● NVIDIA Base Command平台:提供AI工作流管理软件和GPU操作优化,简化AI应用的部署和管理。HQNednc

深度学习模型的优化与部署:HQNednc

● TRITON INFERENCE SERVER:用于优化GPU推理,对自动驾驶数据挖掘和重放至关重要。HQNednc

● DRIVE Replicator:用于合成数据生成,加速模型训练和测试工作流程,降低数据收集成本。HQNednc

● NeMo Framework:支持信息检索、评估和数据管理,简化模型定制和部署,降低开发难度。HQNednc

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NVIDIA AI Enterprise与AI Foundry:HQNednc

 NVIDIA AI Enterprise:提供了一个端到端、云原生的框架,用于构建、定制和部署大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)HQNednc

 AI Foundry:以微服务的形式提供,支持开发者和企业应用程序的查询、模型开发、数据管理等,加速AI应用的落地。HQNednc

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训练与推理性能的提升:HQNednc

● DTensor、Megatron Core等技术:优化数据中心的训练性能,缩短模型训练时间。HQNednc

 INT8和FP16精度:降低模型推理的计算量,提升推理性能。HQNednc

● CUDA共享上下文(MPS):提高GPU资源利用率,进一步提升推理性能。HQNednc

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小结

英伟达凭借其强大的AI技术栈和系统级解决方案,推动着汽车行业的革新。从自动驾驶到智能驾驶舱,NVIDIA的技术帮助汽车制造商提升产品性能,改善用户体验,并加速新产品的上市时间。HQNednc

随着技术的不断进步,我们可以期待未来汽车将变得更加智能和自动化,为人们带来更加安全、便捷、舒适的出行体验。HQNednc

责编:Ricardo
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