更安全的驾驶,从数据中心开始

快速开发和训练深度神经网络模型,是为自动驾驶汽车提供高度精确感知系统的关键。但是这需要基础设施能够使用深度学习和 AI 训练数千小时的数据和数百万张图像,并能够标记成千上万张图像。

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使用 AI 计算加速训练

创造自动驾驶汽车的未来需要高性能、低能耗的 AI 计算基础设施。成功的关键是优化数据加载,以便在不影响安全的情况下训练和操作这些车辆。汽车能够收集和处理的信息越多,AI 就可以更快、更好地学习和做出决策。

借助基于 GPU 的 NVIDIA? DGX? 系统扩展您的数据中心是建立 AI 基础设施更好的方式,通过该基础设施可面向消费者打造安全的自动驾驶汽车。NVIDIA DGX-1 是一款 AI 超级计算机,可以轻而易举地训练和管理深度学习算法。其训练速度是其他基于 GPU 的系统的 3 倍,并且开箱即用。

这些行业领先的系统不仅仅能大规模地快速开发模型。DGX 为 AI 和深度学习基础设施节省了大量成本,取代了数百台 CPU 服务器,同时体积缩小了 60 倍,能效提升了 18 倍。

  • 提高试验速度、训练更大的模型以及在初上手时就获得深刻见解。
  • 借助您桌面、数据中心至汽车的开放式端到端平台,提升您的 AI 创新能力。
  • 利用当今热门的深度学习框架和 AI 工具(位于本地或 NVIDIA GPU Cloud (NGC)),精简并加速您的工作流程。

Zenuity 正在使用可扩展的 AI 平台来加速开发更智能、更安全的自动驾驶汽车。了解具体做法

绕过数据瓶颈

了解 Zenuity 如何使用可扩展的 AI 平台来加速开发更智能、更安全的自动驾驶汽车。

探索 NVIDIA DGX 系统如何能够在您的数据中心中推动更快、更经济高效的训练。