Встреча China Electric Vehicle 100 прошла успешно, и HUAWEI CLOUD способствует развитию индустрии автономного вождения с помощью технологий искусственного интеллекта.

С 31 марта по 2 апреля в Пекине прошел Форум China Electric Vehicle 100 (2023), организованный China Electric Vehicle 100.Этот форум, посвященный теме «Содействие модернизации автомобильной промышленности Китая», приглашает представителей всех слоев общества в области автомобилестроения, энергетики, транспорта, города, связи и т. д. В рамках форума будут проводиться дискуссии по многим передовым темам. автомобильная промышленность, например, тенденции и пути высококачественного развития транспортных средств на новых источниках энергии.

Ю Пэн, директор отдела сервисных продуктов EI компании Huawei Cloud Computing, как представитель сферы облачных вычислений, был приглашен выступить с программной речью на форуме Smart Car Forum.Он сказал, что существует множество болевых точек бизнеса при разработке бизнес-требований в области автономного вождения, и создание замкнутого цикла данных автономного вождения является единственным способом достижения автономного вождения высокого уровня.HUAWEI CLOUD предоставляет трехуровневое решение для ускорения «ускорение обучения, ускорение данных и ускорение вычислительной мощности», чтобы обеспечить эффективное обучение и вывод моделей, а также реализовать быструю циркуляцию данных автономного вождения по замкнутому циклу.

23

Ю Пэн сказал, что благодаря постоянному накоплению пробега при интеллектуальном вождении генерация огромных объемов данных о вождении означает, что уровень интеллектуального вождения будет развиваться выше.Но в то же время проблемы, с которыми сталкиваются компании, занимающиеся автономным вождением, становятся все более очевидными.Среди них, как управлять огромными данными, является ли цепочка инструментов завершенной, как решить проблемы нехватки вычислительных ресурсов и конфликтов с вычислительной мощностью, а также как добиться сквозного соответствия требованиям безопасности, стали болевыми точками, которые необходимо решить. с которыми придется столкнуться в процессе разработки автономного вождения.вопрос.

Ю Пэн упомянул, что среди ключевых факторов, влияющих на внедрение автономного вождения в настоящее время, есть «длинные проблемы» в различных необычных, но новых сценариях.Таким образом, крупномасштабная и эффективная обработка новых данных сценариев и быстрая оптимизация моделей алгоритмов стали автоматическими. Ключ к итерации технологии вождения.HUAWEI CLOUD обеспечивает трехуровневое ускорение: «ускорение обучения, ускорение данных и ускорение вычислительной мощности» для болевых точек в индустрии автономного вождения, что является эффективным решением проблемы «длинного хвоста».

1. «Платформа ModelArts», обеспечивающая ускорение обучения, может обеспечить самую экономичную в отрасли вычислительную мощность искусственного интеллекта.Ускорение загрузки данных HUAWEI CLOUD ModelArts DataTurbo может осуществлять чтение во время обучения, избегая узких мест в полосе пропускания между вычислениями и хранилищем;Что касается оптимизации обучения и вывода, ускорение обучения модели TrainTurbo автоматически интегрирует тривиальные операторные вычисления на основе технологии оптимизации компиляции, что позволяет достичь одной строки кода, оптимизирующей вычисления модели.При той же вычислительной мощности с помощью платформы ModelArts можно добиться эффективного обучения и рассуждения.

2. Предоставляет технологию больших моделей, а также технологию NeRF для генерации данных.Маркировка данных — относительно дорогостоящее звено в развитии автономного вождения.Точность и эффективность аннотации данных напрямую влияют на эффективность алгоритма.Крупномасштабная модель маркировки, разработанная Huawei Cloud, предварительно обучена на основе массивных типичных данных.Благодаря технологиям семантической сегментации и отслеживания объектов он может быстро выполнять автоматическую маркировку длительных непрерывных кадров и поддерживать последующее обучение алгоритму автоматического вождения.Ссылка на симуляцию также является связью с высокой стоимостью автономного вождения.Технология Huawei Cloud NeRF значительно повышает эффективность генерации данных моделирования и снижает затраты на моделирование.Эта технология занимает первое место в международном авторитетном списке и имеет очевидные преимущества по PSNR изображения и скорости рендеринга.

3.HUAWEI CLOUD Облачный сервис Ascend, обеспечивающий ускорение вычислительной мощности.Облачный сервис Ascend может обеспечить безопасную, стабильную и экономичную вычислительную поддержку для индустрии автономного вождения.Ascend Cloud поддерживает основные платформы искусственного интеллекта и провел целевую оптимизацию для типичных моделей автономного вождения.Удобный набор инструментов для преобразования позволяет клиентам быстро выполнить миграцию.

Кроме того, HUAWEI CLOUD опирается на глобальную облачную инфраструктуру автомобильной промышленности «1+3+M+N», то есть глобальную автомобильную сеть хранения и вычислений, 3 сверхбольших центра обработки данных для создания выделенной автомобильной зоны, распределенную систему M. Узлы IoV, точка доступа к данным для конкретных автомобилей в Северной Америке, помогающая предприятиям создавать инфраструктуру передачи, хранения, вычислений, профессионального соответствия данным и помогающая автомобильному бизнесу выйти на глобальный уровень.

HUAWEI CLOUD продолжит практиковать концепцию «все является услугой», придерживаться технологических инноваций, предоставлять более комплексные решения для индустрии автономного вождения, работать с партнерами над предоставлением клиентам облачных возможностей, а также продолжать вносить свой вклад в инновации и развитие глобального автономного вождения.


Время публикации: 03 апреля 2023 г.

Соединять

Дайте нам крик
Получить обновления электронной почты