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2025年1月
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近幾年無人駕駛汽車概念非常火熱，眾多廠商都在加大該領域的研發(fā)投入，努力的朝著未來實現(xiàn)自動駕駛的終極目標前行。而進行自動駕駛汽車的研發(fā)，在IT領域需要計算、存儲、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術能力。曙光能夠為自動駕駛IT平臺提供從底層基礎架構到上層深度學習開發(fā)環(huán)境搭建，并以可視化的方式實現(xiàn)對計算集群部署、管理、監(jiān)控、作業(yè)調度等功能的整體解決方案。讓用戶可以實時采集、存儲、模擬和分析行車數(shù)據(jù)，為自動駕駛車輛的開發(fā)提供強大的IT平臺支撐。
采用全新的AI計算平臺架構設計，高帶寬和低延遲輸出 更高的加速比，為人工智能應用提供超強算力
存儲系統(tǒng)采用分布式存儲架構實現(xiàn)高并發(fā)響應和I/O聚 合帶寬，穩(wěn)定可靠，具有在線擴展能力
容器化深度學習平臺，幫助用戶解決高效資源分配、快 速環(huán)境搭建、靈活應用遷移等需求
數(shù)據(jù)處理集群將試驗場中車輛行駛的數(shù)據(jù)完成解碼、打標簽等工作后，將數(shù)據(jù)存儲至ParaStor300分布式存儲系統(tǒng)；AI分析集群可兼容TensorFlow、Caffe、 PyTorch等多種AI計算框架，完成對行車數(shù)據(jù)的模擬訓練、分析；經(jīng)過AI平臺之后，數(shù)據(jù)流入到大數(shù)據(jù)分析集群進行大數(shù)據(jù)分析；容器服務集群可以將數(shù)據(jù)庫、測試工具及應用軟件等以容器的方式部署和運行，更加靈活；數(shù)據(jù)流引擎可自動化處理數(shù)據(jù)的采集、AI分析、計算和存儲，形成自動化數(shù)據(jù)流；綜合集群管理系統(tǒng)實現(xiàn)對所有平臺的管理、調度、監(jiān)控，優(yōu)化利用集群計算和存儲資源。
存儲空間隨需求彈性擴展，同時實現(xiàn)聚合帶寬的線性增加，應對自動駕駛平臺海量數(shù)據(jù)存儲空間和高性能需求。
系統(tǒng)軟硬件一體化調優(yōu)，為應用提供超強運算能力，并實現(xiàn)從底層系統(tǒng)到上層框架的多層深度學習開發(fā)環(huán)境一鍵部署。
通過可視化統(tǒng)一管理平臺實現(xiàn)對整個計算集群的管理、調度、監(jiān)控、告警、統(tǒng)計，有效提高管理效率，降低運維成本。
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