训练神经网络的数据主要来自大陆测试车队?

大陆集团投资建立了人工智能超级计算机,由nvidia infiniband连接的dgx系统提供动力,为全球各地的开发者提供计算能力和存储能力。
大陆集团的超级计算机由50多个nvidia dgx系统组成,与nvidia mellanox infiniband网络相连。据该公司介绍,根据公开发布的500强超级计算机排行榜,它是汽车行业的顶级系统。通过混合方法,以便在需要时通过云解决方案扩展容量和存储。
神经网络如果可以帮助驾驶员甚至自动驾驶车辆,需要几千个小时的训练,其中包括数百万幅图像和数据。据该公司称,nvidia dgx pod不仅缩短了这一复杂过程所需的时间,还缩短了新技术上市时间。
“总的来说,我们估计训练神经网络所需的时间从几周减少到几个小时。“大陆集团位于匈牙利布达佩斯的人工智能能力中心负责人balázs lóránd说,他与大陆集团一起致力于基于人工智能创新的基础设施开发。
迄今为止,用于训练这些神经网络的数据主要来自大陆测试车队。目前,他们每天行驶约15000公里的测试公里,收集约100tb的数据,相当于50000小时的电影。记录的数据已经可以用来训练新的系统,通过重放,从而模拟物理试驾。有了超级计算机,数据现在可以合成生成。
这对开发过程有几个好处:首先,它可能使记录、存储和挖掘车队生成的数据变得不必要,因为可以在系统本身上创建必要的训练场景。第二,它提高了速度,因为虚拟车辆可以在几个小时内行驶相同数量的测试公里数,而实际汽车需要几个星期。第三,数据的综合生成使系统能够处理和应对不断变化和不可预测的情况。总的来说,这将使车辆能够在不断变化和极端的天气条件下安全行驶,或对行人活动做出可靠的预测。


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