Del 31 de marzo al 2 de abril, se celebró en Beijing el Foro China Electric Vehicle 100 (2023), organizado por China Electric Vehicle 100.Con el tema "promover la modernización de la industria automotriz de China", este foro invita a representantes de todos los ámbitos de la vida en los campos del automóvil, la energía, el transporte, la ciudad, las comunicaciones, etc. Se llevarán a cabo debates sobre muchos temas de vanguardia en la industria automotriz, como tendencias y vías de desarrollo de alta calidad para vehículos de nuevas energías.
Como representante del campo de la computación en la nube, You Peng, director del Departamento de Productos de Servicios de IE de Huawei Cloud Computing Company, fue invitado a dar un discurso de apertura en el Smart Car Forum.Dijo que existen muchos puntos débiles comerciales en el desarrollo de requisitos comerciales en el campo de la conducción autónoma, y que crear un circuito cerrado de datos de conducción autónoma es la única forma de lograr una conducción autónoma de alto nivel.HUAWEI CLOUD proporciona una solución de aceleración de tres capas de “aceleración de entrenamiento, aceleración de datos y aceleración de potencia informática” para permitir un entrenamiento e inferencia eficiente de modelos y lograr una circulación rápida de circuito cerrado de datos de conducción autónoma.
You Peng dijo que con la acumulación continua de kilometraje de conducción inteligente, la generación de datos de conducción masivos significa que el nivel de conducción inteligente se desarrollará más alto.Pero al mismo tiempo, los desafíos que enfrentan las empresas de conducción autónoma son cada vez más evidentes.Entre ellos, cómo gestionar datos masivos, si la cadena de herramientas está completa, cómo resolver los problemas de escasez de recursos informáticos y conflictos con la potencia informática y cómo lograr el cumplimiento de la seguridad de un extremo a otro se han convertido en los puntos débiles que deben abordarse. que afrontar en el proceso de desarrollo de la conducción autónoma.pregunta.
You Peng mencionó que entre los factores clave que afectan la implementación de la conducción autónoma en la actualidad, existen "problemas de cola larga" en varios escenarios poco comunes pero emergentes.Por lo tanto, el procesamiento eficiente y a gran escala de datos de nuevos escenarios y la rápida optimización de los modelos de algoritmos se han convertido en la clave automática para la iteración de la tecnología de conducción.HUAWEI CLOUD proporciona aceleración de tres capas: “aceleración de entrenamiento, aceleración de datos y aceleración de potencia informática” para los puntos débiles de la industria de la conducción autónoma, lo que es una solución eficaz al problema de la cola larga.
1. La “Plataforma ModelArts” que proporciona aceleración de la capacitación puede proporcionar la potencia informática de IA más rentable de la industria.La aceleración de carga de datos de HUAWEI CLOUD ModelArts, DataTurbo, puede implementar la lectura durante el entrenamiento, evitando cuellos de botella de ancho de banda entre la computación y el almacenamiento;en términos de optimización de entrenamiento e inferencia, la aceleración del entrenamiento de modelos TrainTurbo integra automáticamente cálculos de operadores triviales basados en tecnología de optimización de compilación, que puede lograr Una línea de código optimiza los cálculos del modelo.Con la misma potencia informática, se puede lograr una formación y un razonamiento eficientes a través de la plataforma ModelArts.
2. Proporciona tecnología de modelos grandes y tecnología NeRF para la generación de datos.El etiquetado de datos es un eslabón relativamente costoso en el desarrollo de la conducción autónoma.La precisión y eficiencia de la anotación de datos afectan directamente la eficiencia del algoritmo.El modelo de etiquetado a gran escala desarrollado por Huawei Cloud está previamente entrenado en base a datos típicos masivos.A través de tecnologías de segmentación semántica y seguimiento de objetos, puede completar rápidamente el etiquetado automático de cuadros continuos a largo plazo y respaldar el entrenamiento posterior del algoritmo de conducción automática.El vínculo de simulación es también un vínculo con un alto coste de la conducción autónoma.La tecnología Huawei Cloud NeRF mejora enormemente la eficiencia de la generación de datos de simulación y reduce los costos de simulación.Esta tecnología ocupa el primer lugar en la lista autorizada internacional y tiene ventajas obvias en PSNR de imágenes y velocidad de renderizado.
3.HUAWEI CLOUD Ascend servicio en la nube que proporciona aceleración de la potencia informática.El servicio en la nube de Ascend puede proporcionar soporte informático seguro, estable y rentable para la industria de la conducción autónoma.Ascend Cloud es compatible con los principales marcos de IA y ha realizado optimizaciones específicas para modelos típicos de conducción autónoma.El práctico conjunto de herramientas de conversión facilita a los clientes completar rápidamente la migración.
Además, HUAWEI CLOUD se basa en el diseño de infraestructura de nube de la industria automotriz global "1+3+M+N", es decir, una red informática y de almacenamiento automotriz global, 3 centros de datos súper grandes para construir un área automotriz dedicada, M distribuido Nodos IoV, punto de acceso a datos específicos de automóviles de NA, que ayudan a las empresas a crear transmisión de datos, almacenamiento, informática, infraestructura de cumplimiento profesional y ayudan a que el negocio del automóvil se globalice.
HUAWEI CLOUD continuará practicando el concepto de "todo es un servicio", se adherirá a la innovación tecnológica, brindará soluciones más completas para la industria de la conducción autónoma y trabajará con socios para brindar a los clientes el poder de la nube y continuará contribuyendo a la innovación y Desarrollo de la conducción autónoma global.
Hora de publicación: 03-abr-2023
