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2025年1月
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近幾年無(wú)人駕駛汽車(chē)概念非常火熱,，眾多廠商都在加大該領(lǐng)域的研發(fā)投入,，努力的朝著未來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的終極目標(biāo)前行。而進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車(chē)的研發(fā),，在IT領(lǐng)域需要計(jì)算,、存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)能力,。曙光能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛IT平臺(tái)提供從底層基礎(chǔ)架構(gòu)到上層深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建,，并以可視化的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算集群部署,、管理、監(jiān)控,、作業(yè)調(diào)度等功能的整體解決方案,。讓用戶可以實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ),、模擬和分析行車(chē)數(shù)據(jù),，為自動(dòng)駕駛車(chē)輛的開(kāi)發(fā)提供強(qiáng)大的IT平臺(tái)支撐。
采用全新的AI計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì),，高帶寬和低延遲輸出 更高的加速比,，為人工智能應(yīng)用提供超強(qiáng)算力
存儲(chǔ)系統(tǒng)采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高并發(fā)響應(yīng)和I/O聚 合帶寬,，穩(wěn)定可靠,，具有在線擴(kuò)展能力
容器化深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，幫助用戶解決高效資源分配,、快 速環(huán)境搭建,、靈活應(yīng)用遷移等需求
數(shù)據(jù)處理集群將試驗(yàn)場(chǎng)中車(chē)輛行駛的數(shù)據(jù)完成解碼、打標(biāo)簽等工作后,，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至ParaStor300分布式存儲(chǔ)系統(tǒng),；AI分析集群可兼容TensorFlow、Caffe,、 PyTorch等多種AI計(jì)算框架,，完成對(duì)行車(chē)數(shù)據(jù)的模擬訓(xùn)練、分析,；經(jīng)過(guò)AI平臺(tái)之后,，數(shù)據(jù)流入到大數(shù)據(jù)分析集群進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析；容器服務(wù)集群可以將數(shù)據(jù)庫(kù),、測(cè)試工具及應(yīng)用軟件等以容器的方式部署和運(yùn)行,，更加靈活；數(shù)據(jù)流引擎可自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)的采集,、AI分析,、計(jì)算和存儲(chǔ)，形成自動(dòng)化數(shù)據(jù)流,；綜合集群管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)所有平臺(tái)的管理,、調(diào)度、監(jiān)控,，優(yōu)化利用集群計(jì)算和存儲(chǔ)資源,。
存儲(chǔ)空間隨需求彈性擴(kuò)展，同時(shí)實(shí)現(xiàn)聚合帶寬的線性增加，應(yīng)對(duì)自動(dòng)駕駛平臺(tái)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間和高性能需求,。
系統(tǒng)軟硬件一體化調(diào)優(yōu),，為應(yīng)用提供超強(qiáng)運(yùn)算能力，并實(shí)現(xiàn)從底層系統(tǒng)到上層框架的多層深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境一鍵部署,。
通過(guò)可視化統(tǒng)一管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)計(jì)算集群的管理,、調(diào)度、監(jiān)控,、告警,、統(tǒng)計(jì)，有效提高管理效率,，降低運(yùn)維成本,。
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