2022 年,在技術(shù)、政策法規(guī)接連取得突破后,自動駕駛真正開始從小范圍的試驗場,走向大規(guī)模商業(yè)化落地。與此同時,挑戰(zhàn)隨之而來。不同于其他行業(yè),自動駕駛關(guān)乎駕乘人員的安全,并且需要實時地處理海量的信息做出最為安全、穩(wěn)妥的決策,稍有閃失便會產(chǎn)生嚴重的后果。這意味著,自動駕駛汽車在正式上路之前,需要經(jīng)過大量的訓(xùn)練與仿真測試,伴隨而來的,是車企對于超大算力的需求。
IDC 近期發(fā)布的《現(xiàn)實+仿真,超大算力賦能自動駕駛》白皮書,探討了目前自動駕駛的發(fā)展情況以及車企在自動駕駛開發(fā)過程中的需求和挑戰(zhàn)。此外,該報告還介紹了 NVIDIA 在助力蔚來、大陸集團構(gòu)建 AI 數(shù)據(jù)中心方面的實踐經(jīng)驗。
以下,我們來看具體內(nèi)容。
助力汽車行業(yè)主機廠:
蔚來采用 NVIDIA HGX 搭建 AI 平臺
蔚來是一家全球化的智能電動汽車公司,致力于通過提供高性能的智能電動汽車與極致的用戶體驗,為用戶創(chuàng)造愉悅的生活方式。
01
技術(shù)挑戰(zhàn)
蔚來研發(fā)自動駕駛汽車所用的數(shù)據(jù)采集車輛每年會產(chǎn)生百 PB 級別的數(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。這意味著蔚來的數(shù)據(jù)中心需要具備能力回流、篩選、標注海量用于 AI 模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。這一過程離不開穩(wěn)健的技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu),包括覆蓋全場景鏈路的人工智能平臺和大規(guī)模機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
02
方案亮點
蔚來使用 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)上開發(fā) AI 驅(qū)動的軟件定義汽車,包括 ET7、ET5。
蔚來的可擴展 AI 基礎(chǔ)設(shè)施由 NVIDIA HGX 驅(qū)動,共配備 8 個 NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU 和 NVIDIA ConnectX-6 InfiniBand 網(wǎng)卡。這個可擴展的超級計算機集群中包含一組 NVME SSD 服務(wù)器,并通過高速 NVIDIA Quantum InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)平臺相互連接。
借助 NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU,蔚來以縱向和橫向擴展方式搭建并應(yīng)用 AI 平臺。對 NVIDIA Multi-Instance GPU 的合理使用,使得算法工程師在開發(fā)過程中的工作效率和集群資源利用率得到巨大提升,讓蔚來的模型開發(fā)效率提高了 20 倍,幫助蔚來更快地落地自動駕駛產(chǎn)品,向更新更快的架構(gòu)發(fā)展。
此外,蔚來在 NVIDIA NVLink 和 NVIDIA Mellanox InfiniBand 的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了支持多卡和多機訓(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。
對于與 NVIDIA 的合作,蔚來 AI 平臺負責(zé)人白宇利表示:“量產(chǎn)車面臨的復(fù)雜場景是蔚來自動駕駛能力的試金石,同時,量產(chǎn)車產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)也是未來自動駕駛能力的護城河。NVIDIA 的高性能計算解決方案成為了蔚來在自動駕駛這條道路上的加速器?!?/p>
賦能汽車行業(yè)一級供應(yīng)商:
大陸集團基于 NVIDIA DGX AI 系統(tǒng)建立高算力集群
大陸集團致力于為汽車行業(yè)提供最尖端的技術(shù)與最可靠的服務(wù),其駕駛輔助平臺利用 AI 技術(shù)訓(xùn)練車輛自主決策,從而為司機提供協(xié)助,并在未來最終實現(xiàn)自動駕駛。
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)的軟件開發(fā)與機器學(xué)習(xí)模式開始體現(xiàn)出自身的局限性,大陸集團以深度學(xué)習(xí)與仿真測試作為開發(fā)人工智能解決方案的基礎(chǔ)。大陸集團用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)主要來自測試車隊。目前,車隊中的車輛每天行駛的總測試里程為 15,000 公里,收集約 100TB 的數(shù)據(jù),相當(dāng)于 50,000 小時長的電影。被記錄的數(shù)據(jù)還需要通過回放用于模擬實車訓(xùn)練。
02
方案亮點
大陸集團與 NVIDIA 基于 NVIDIA DGX AI 系統(tǒng)建立高算力集群,其超級計算機包含超過 50 套 NVIDIA DGX 系統(tǒng),以 NVIDIA Mellanox InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)連接,用于加速開發(fā)自動駕駛解決方案。同時提供接口與云端資源連接。主要應(yīng)用場景包括深度學(xué)習(xí)和仿真測試。
新的算力集群將開發(fā)周期從幾周縮短至幾個小時,使自動駕駛得以在中短期商業(yè)計劃中落實。此外,機器學(xué)習(xí)時間的縮短加快了新科技進入市場的速度。
“超級計算機是對未來的投資,”大陸公司駕駛輔助系統(tǒng)團隊的總項目負責(zé)人 Christian Schumacher 說,“最先進的系統(tǒng)可以縮短訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間,與過往相比,借助 NVIDIA 的支持,我們能夠在相同的單位時間內(nèi)增加至少 14 倍的測試量?!?/p>
小結(jié)
NVIDIA 提供適用于自動駕駛汽車的基礎(chǔ)架構(gòu),包括開發(fā)自動駕駛技術(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)采集到驗證的每個環(huán)節(jié),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、訓(xùn)練和驗證以及仿真測試提供了所需的端到端基礎(chǔ)模塊。
在蔚來案例中采用的 NIVDIA HGX,是適用于龐大數(shù)據(jù)集、復(fù)雜模型等 AI 場景的加速服務(wù)器平臺。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,它樹立了新的計算密度標桿,將 5 PETAFLOPS 的 AI 性能濃縮,并用一個平臺取代了各種 AI 工作負載的傳統(tǒng)孤島式基礎(chǔ)架構(gòu)。
而在兩個案例中均采用的 NVIDIA DGX POD,其參考架構(gòu)結(jié)合 NVIDIA 加速計算架構(gòu)、Mellanox 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和系統(tǒng)管理軟件,能夠為蔚來、大陸集團這樣的行業(yè)變革引領(lǐng)者,提供高性價比、即買即用、方便部署的解決方案,使超級計算能力變得易于訪問、安裝、管理,從而滿足自動駕駛復(fù)雜架構(gòu)的需求。
此外,可拓展性也是推動 NVIDIA DGX POD 占領(lǐng)市場的另一個亮點。隨著人工智能的發(fā)展,機器學(xué)習(xí)的速度日益提升,每一次創(chuàng)新都有可能帶來算力需求的指數(shù)型增長。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。
原文標題:現(xiàn)實+仿真:自動駕駛的隱秘競技場
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原文標題:現(xiàn)實+仿真:自動駕駛的隱秘競技場
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