自動(dòng)駕駛IT基礎(chǔ)平臺(tái)解決方案
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自動(dòng)駕駛IT基礎(chǔ)平臺(tái)解決方案(2/2)
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近幾年無(wú)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(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的終極目標(biāo)前行。而進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車的研發(fā)，在IT領(lǐng)域需要計(jì)算、存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)能力。曙光能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛IT平臺(tái)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(duì)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(chǔ)、模擬和分析行車數(shù)據(jù)，為自動(dòng)駕駛車輛的開發(fā)提供強(qiáng)大的IT平臺(tái)支撐。
采用全新的AI計(jì)算平臺(tái)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(chǔ)系統(tǒng)采用分布式存儲(chǔ)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(tái)，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(chǎng)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(chǔ)至ParaStor300分布式存儲(chǔ)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(duì)行車數(shù)據(jù)的模擬訓(xùn)練、分析；經(jīng)過(guò)AI平臺(tái)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(kù)、測(cè)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(dòng)化處理數(shù)據(jù)的采集、AI分析、計(jì)算和存儲(chǔ)，形成自動(dòng)化數(shù)據(jù)流；綜合集群管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)所有平臺(tái)的管理、調(diào)度、監(jiān)控，優(yōu)化利用集群計(jì)算和存儲(chǔ)資源。
