З 31 березня по 2 квітня в Пекіні відбувся Форум China Electric Vehicle 100 (2023), організований China Electric Vehicle 100.На тему «Сприяння модернізації автомобільної промисловості Китаю» цей форум запрошує представників усіх верств суспільства в галузі автомобілів, енергетики, транспорту, міста, комунікацій тощо. автомобільної промисловості, як-от тенденції та високоякісні шляхи розвитку транспортних засобів з новою енергією.
Як представник сфери хмарних обчислень, Ю Пен, директор відділу продуктів EI Service компанії Huawei Cloud Computing Company, був запрошений виступити з основною промовою на форумі Smart Car.Він сказав, що у розвитку бізнес-вимог у сфері автономного водіння є багато проблемних моментів, і створення замкнутого циклу даних автономного водіння є єдиним способом досягти високого рівня автономного водіння.HUAWEI CLOUD надає трирівневе рішення для прискорення «прискорення навчання, прискорення даних і прискорення обчислювальної потужності», щоб забезпечити ефективне навчання та визначення моделей, а також реалізувати швидку циркуляцію даних автономного водіння.
Ю Пен сказав, що з безперервним накопиченням пробігу інтелектуального водіння, генерація масивних даних водіння означає, що рівень інтелектуального водіння буде зростати.Але в той же час виклики, з якими стикаються компанії з автономним водінням, стають дедалі очевиднішими.Серед них, як керувати масивними даними, чи повний ланцюжок інструментів, як вирішити проблеми дефіциту обчислювальних ресурсів і конфлікту з обчислювальною потужністю, а також як досягти наскрізної відповідності безпеці стали проблемними точками, які потребують зіткнутися в процесі розробки автономного водіння.запитання.
Ю Пен згадав, що серед ключових факторів, які зараз впливають на впровадження автономного водіння, є «проблеми з довгим хвостом» у різних незвичайних, але нових сценаріях.Таким чином, широкомасштабна та ефективна обробка даних нових сценаріїв і швидка оптимізація моделей алгоритмів стали автоматичними Ключем до ітерації технології водіння.HUAWEI CLOUD забезпечує трирівневе прискорення «прискорення навчання, прискорення даних і прискорення обчислювальної потужності» для проблемних точок у галузі автономного водіння, що є ефективним рішенням проблеми довгого хвоста.
1. «Платформа ModelArts», яка забезпечує прискорення навчання, може забезпечити найвигіднішу в галузі обчислювальну потужність ШІ.Прискорення завантаження даних HUAWEI CLOUD ModelArts DataTurbo може реалізувати читання під час навчання, уникаючи вузьких місць пропускної здатності між обчисленням і сховищем;з точки зору оптимізації навчання та логічного висновку, прискорення навчання моделі TrainTurbo автоматично інтегрує тривіальні операторські обчислення на основі технології оптимізації компіляції, яка може досягти Один рядок коду оптимізує обчислення моделі.З тією самою обчислювальною потужністю можна досягти ефективного навчання та міркування за допомогою платформи ModelArts.
2. Забезпечує технологію великих моделей, а також технологію NeRF для генерації даних.Маркування даних є відносно дорогою ланкою в розвитку автономного водіння.Точність і ефективність анотації даних безпосередньо впливає на ефективність алгоритму.Масштабна модель маркування, розроблена Huawei Cloud, попередньо навчена на основі масивних типових даних.Завдяки семантичній сегментації та технологіям відстеження об’єктів він може швидко завершувати автоматичне маркування довготривалих безперервних кадрів і підтримувати подальше автоматичне навчання алгоритму водіння.Посилання на симуляцію також є зв’язком із високою вартістю автономного водіння.Технологія Huawei Cloud NeRF значно підвищує ефективність створення даних моделювання та знижує витрати на моделювання.Ця технологія займає перше місце в міжнародному авторитетному списку та має очевидні переваги в PSNR зображення та швидкості рендерингу.
3. Хмарний сервіс HUAWEI CLOUD Ascend, який забезпечує прискорення обчислювальної потужності.Хмарний сервіс Ascend може забезпечити безпечну, стабільну та економічно ефективну обчислювальну підтримку для галузі автономного водіння.Ascend Cloud підтримує стандартні фреймворки штучного інтелекту та зробила цільову оптимізацію для типових моделей автономного водіння.Зручний набір інструментів перетворення полегшує клієнтам швидке завершення міграції.
Крім того, HUAWEI CLOUD покладається на схему глобальної хмарної інфраструктури автомобільної промисловості «1+3+M+N», тобто глобальну автомобільну мережу зберігання й обчислення, 3 надвеликі центри обробки даних для створення спеціальної автомобільної зони, розподілену M Вузли IoV, точка доступу до даних для конкретних автомобілів NA, що допомагає підприємствам створювати інфраструктуру передачі даних, зберігання, обчислення, професійної відповідності та допомагає автомобільному бізнесу вийти на глобальний рівень.
HUAWEI CLOUD продовжуватиме практикувати концепцію «все є послугою», дотримуватися технологічних інновацій, надавати повніші рішення для індустрії автономного водіння та співпрацювати з партнерами, щоб надавати клієнтам хмарні можливості, а також продовжувати робити внесок в інновації та розвиток глобального автономного водіння.
Час публікації: 03 квітня 2023 р
