Del 31 de marzo al 2 de abril, se llevó a cabo en Beijing el Foro China Electric Vehicle 100 (2023) organizado por China Electric Vehicle 100.Con el tema de "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, la comunicación, etc. Se llevarán a cabo debates sobre muchos temas de vanguardia en la industria automotriz, como tendencias y caminos de desarrollo de alta calidad para vehículos de nueva energía.
Como representante del campo de la computación en la nube, se invitó a You Peng, Director del Departamento de Productos de Servicio de EI de Huawei Cloud Computing Company, a dar un discurso de apertura en el Smart Car Forum.Dijo que hay muchos puntos débiles comerciales en el desarrollo de requisitos comerciales en el campo de la conducción autónoma, y 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 eficientes 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 a los que se enfrentan las empresas de conducción autónoma son cada vez más evidentes.Entre ellos, cómo administrar 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 extremo a extremo se han convertido en los puntos débiles que deben abordarse. 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 a gran escala de datos de nuevos escenarios y la optimización rápida de modelos de algoritmos se han vuelto automáticos. La clave para la iteración de la tecnología de conducción.HUAWEI CLOUD proporciona aceleración de tres capas de "aceleración de entrenamiento, aceleración de datos y aceleración de potencia informática" para los puntos débiles en la industria de la conducción autónoma, que es una solución eficaz para el problema de cola larga.
1. La "Plataforma ModelArts" que proporciona aceleración de la formación 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 de entrenamiento de modelos TrainTurbo integra automáticamente cálculos de operadores triviales basados en tecnología de optimización de compilación, que puede lograr que una línea de código optimice los cálculos de modelos.Con la misma potencia informática, se puede lograr un entrenamiento y un razonamiento eficientes a través de la plataforma ModelArts.
2. Proporciona tecnología de modelos grandes, así como tecnología NeRF para la generación de datos.El etiquetado de datos es un eslabón relativamente caro en el desarrollo de la conducción autónoma.La precisión y la eficiencia de la anotación de datos afectan directamente la eficiencia del algoritmo.El modelo de etiquetado a gran escala desarrollado por Huawei Cloud se entrena previamente en función de datos típicos masivos.A través de las tecnologías de segmentación semántica y seguimiento de objetos, puede completar rápidamente el etiquetado automático de marcos continuos a largo plazo y admitir el entrenamiento posterior del algoritmo de conducción automática.El eslabón de la simulación es también un eslabón de alto coste de la conducción autónoma.La tecnología Huawei Cloud NeRF mejora en gran medida 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 imagen y velocidad de renderizado.
3.HUAWEI CLOUD Ascend servicio en la nube que proporciona aceleración de 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 kit 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 global de computación y almacenamiento automotriz, 3 centros de datos súper grandes para construir un área automotriz dedicada, M distribuida Nodos IoV, punto de acceso a datos específico para automóviles de NA, que ayuda a las empresas a construir transmisión de datos, almacenamiento, computación, infraestructura de cumplimiento profesional y ayuda al negocio del automóvil a globalizarse.
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 conducción autónoma y trabajará con socios para brindar a los clientes empoderamiento en la nube, y continuará contribuyendo a la innovación y desarrollo de la conducción autónoma global.
Hora de publicación: 03-abr-2023
