汽車產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷變革，產(chǎn)品開發(fā)周期變得越來越短。為提升技術(shù)領(lǐng)先地位，科技公司大陸集團投資搭建了屬于自己的人工智能(AI)超級計算機。該超級計算機由運用 NVIDIA InfiniBand 互連技術(shù)連接的 DGX 系統(tǒng)提供動力支持。位于法蘭克福的超級計算機數(shù)據(jù)中心，為全球各地的開發(fā)人員提供計算能力和存儲功能。 人工智能使高級駕駛員輔助系統(tǒng)變得強大，令出行變得更加智能和安全，讓無人駕駛可以在中期實現(xiàn)商業(yè)落地。

  大陸集團高級駕駛員輔助系統(tǒng)事業(yè)部項目管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)人 Christian Schumacher 表示：“超級計算機是我們對未來的投資。這個最先進的系統(tǒng)可以同時進行至少 14 次以上的實驗，從而大大縮短我們訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的時間?！?

  攜手英偉達(dá)保證最高品質(zhì)

  Schumacher 表示：“在尋找合作伙伴時，我們看重兩個方面：品質(zhì)與速度。該項目的時間非常緊張，我們計劃在一年之內(nèi)完成。經(jīng)過大量的測試和考察，大陸集團選擇了英偉達(dá)，這是一家為全球多臺最快的超級計算機提供動力支持的公司?！?

  英偉達(dá)企業(yè)計算部門負(fù)責(zé)人 Manuvir Das 表示：“NVIDIA DGX 系統(tǒng)能夠為像大陸集團這樣的創(chuàng)新企業(yè)提供了高成本效益且易于部署的企業(yè)級人工智能超級計算解決方案。大陸集團運用以 InfiniBand 互連技術(shù)連接的 NVIDIA DGX POD 對自動駕駛汽車進行訓(xùn)練，可以設(shè)計出最智能的未來汽車以及構(gòu)建與汽車設(shè)計配套的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施?！?

  以信息技術(shù)領(lǐng)域的科技杰作實現(xiàn)基于人工智能的解決方案

  大陸集團的超級計算機由 50 多個 NVIDIA DGX 系統(tǒng)構(gòu)成，與 NVIDIA Mellanox InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)相連。根據(jù)公開的超級計算機 500 強榜單的數(shù)據(jù)，這個超級計算機的性能在全球汽車行業(yè)中獨占鰲頭。超級計算機采用混合模式，在需要時可通過云解決方案擴展容量和提高存儲性能。Schumacher 解釋說：“超級計算機是 IT 基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計中的一項杰作。為了使超級計算機具備如今的完整性能和功能，以及支持未來擴展的可擴展性，我們的團隊精確地規(guī)劃了每一個細(xì)節(jié)。”

  高級駕駛員輔助系統(tǒng)利用人工智能使汽車能夠做出決策、輔助駕駛員并最終實現(xiàn)自主駕駛。雷達(dá)和攝像頭環(huán)境傳感器可為車輛提供原始數(shù)據(jù)。智能系統(tǒng)會實時處理這些原始數(shù)據(jù)，創(chuàng)建車輛周圍環(huán)境的綜合模型(感知)，制定相應(yīng)的駕駛策略(規(guī)劃)。最后，需要對車輛進行控制，使其執(zhí)行規(guī)劃的策略(行動)。但是，隨著系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)的軟件開發(fā)方法和機器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)達(dá)到了極限。深度學(xué)習(xí)和仿真已成為基于人工智能的解決方案的基本開發(fā)方法。

  主要用例：深度學(xué)習(xí)、仿真和虛擬數(shù)據(jù)生成

  通過深度學(xué)習(xí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以讓機器從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)并將新信息與現(xiàn)有知識聯(lián)系起來，仿真人腦內(nèi)部的學(xué)習(xí)過程。但是，一個孩子只要看過幾十張不同款汽車的圖片就能識別出不同的汽車，而要讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會輔助駕駛員，甚至于自主駕駛車輛，卻需要用到數(shù)以百萬計張的圖片，用大量數(shù)據(jù)耗費數(shù)千個小時對其進行訓(xùn)練。NVIDIA DGX POD 不僅減少了這一復(fù)雜過程所需的時間，還可縮短了新技術(shù)的上市時間。

  大陸集團匈牙利達(dá)佩斯人工智能能力中心負(fù)責(zé)人 Balázs Lóránd 與其團隊一直致力于開發(fā)支持人工智能創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施，他表示：“總的來說，我們預(yù)估完成全面神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的時間將從數(shù)周縮短至數(shù)天。在過去幾年里，我們的開發(fā)團隊的人數(shù)和經(jīng)驗一直在增長。借助超級計算機，我們能夠根據(jù)需求更好地擴展計算能力，并充分發(fā)掘開發(fā)人員的全部潛力?！?

  目前，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所用的數(shù)據(jù)主要來自大陸集團的測試車隊。車隊每天行駛 15000 公里左右，收集約 100 TB的數(shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)量相當(dāng)于 50000 小時的電影。所記錄的數(shù)據(jù)可以通過回放來仿真實車測試，用于開展新系統(tǒng)訓(xùn)練。超級計算機可綜合生成數(shù)據(jù)，這是一種高度消耗計算能力的用例，能夠讓系統(tǒng)從仿真環(huán)境下的虛擬行駛中進行學(xué)習(xí)。

  對于開發(fā)流程而言，超級計算機具有多個優(yōu)點： 首先，從長遠(yuǎn)來看， 由于系統(tǒng)本身就可以即時創(chuàng)建必要的訓(xùn)練場景，或?qū)⒉辉傩枰涗?、存儲和挖掘現(xiàn)實車隊生成的數(shù)據(jù)。其次，它提高了開發(fā)速度，因為虛擬車輛只要幾個小時就能走完現(xiàn)實汽車需要數(shù)周才能行駛完的路程。第三，綜合生成數(shù)據(jù)這一特性可以讓系統(tǒng)處理和應(yīng)對不斷變化和不可預(yù)測的情況，最終使車輛能夠在變化無常的和極端的天氣條件下安全行駛，或者對行人的移動做出安全預(yù)測，為實現(xiàn)更高級別的自動化鋪平道路。

  擴展能力是 NVIDIA DGX POD 概念背后的主要推動力之一。借助科技的力量，機器學(xué)習(xí)可以比任何人為控制下的學(xué)習(xí)學(xué)得更快、更好、更全面，并且隨著每一步的演化，其潛在性能將呈指數(shù)級的增長。

  這臺超級計算機位于法蘭克福的數(shù)據(jù)中心，之所以選擇此處，是因為其靠近云服務(wù)提供商，更重要的是，這里有應(yīng)用人工智能的環(huán)境，能夠滿足冷卻系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)連接和供電方面的特定要求。計算機使用經(jīng)認(rèn)證的綠色能源供電，GPU 集群在設(shè)計上比 CPU 集群具有更高的能源效率。