幸运快3app
Jac ô tô: một giải pháp cho hệ thống lái xe tự động cho những cảnh cụ thể
Công nghệ xe tự động lái hướng về ShangYongChe cảnh cụ thể được tiên phong phát triển ứng dụng sẽ rơi xuống, một sự đồng thuận đã thành, cái đầu doanh nghiệp bắt đầu tập trung vào công viên cảnh sân bay, cảnh cảng, cảnh cái mỏ, cảnh đợi. Vào ngày 20 tháng 9 năm 2023, trên hậu ở hội nghị 2023 ShangYongChe lái tự động khóa thứ ba, Jiang Huai trung tâm công nghệ xe hơi thông minh WangLian công nghệ xe tự động lái Ding Zhao có nghĩa là các chuyên gia cấp cao của trung tâm nghiên cứu xe hơi, hiện nay, lái tự động đầu tiên ở thị trường chủ yếu có ba lĩnh vực ShangYongChe -- một thị trường là ba nghìn tỉ, chủ yếu là tắc nguồn hậu cần; Thị trường thứ hai là hai tỷ đô la, bao gồm việc phân phối không người lái; Thứ ba là hàng chục tỷ thị trường, như cảng, mỏ, sân bay, công viên, vân vân.
Cảnh dựa trên đặc điểm và nhu cầu kinh doanh, Jiang Huai xe hơi sử dụng xe hơi -- con đường, giải pháp -- đám mây hệ thống của hợp vấn đề nằm ở tập trung vào xe kết hợp định vị, cảm nhận môi trường, kế hoạch đưa ra quyết định với kiểm soát về 4 khía cạnh của thực hiện xây dựng nền tảng công nghệ. Với những công nghệ tốt và những mô hình kinh doanh phù hợp. Đinh chiu cho rằng công nghệ không thể lặp lại trong thời gian dài nếu không đạt được mô hình kinh doanh khép kín. Chiu ding chia sẻ về việc khám phá mô hình kinh doanh của jac.
Yadin Zhao | Jiang Huai trung tâm công nghệ xe hơi thông minh WangLian xe công nghệ xe tự động lái, viện nghiên cứu các chuyên gia cấp cao
Nội dung bài giảng sau đây:
Một giải pháp cho hệ thống lái xe tự động cho các cảnh cụ thể
Hiện nay công nghệ xe tự lái sẽ diễn ra trong lĩnh vực cụ thể ShangYongChe sản xuất hàng loạt, tổng quát của tuyến đường đã công nghệ cơ bản xây dựng sự đồng thuận, cái đầu doanh nghiệp cũng đã bắt đầu tập trung vào cảnh sân bay, cảng cảnh, cái mỏ và công viên cảnh đợi. Những cảnh này có điểm chung TongDian, chẳng hạn như với khó khăn, chi phí khác làm nhà ở tiêt kiệm năng lượng cao, lớn hơn, chống lại cảnh cụ thể quản lý thị trường khó nhu cầu nhiều chờ, dựa trên công nghệ trên đây ngành công nghiệp đã có rất nhiều giải pháp có thể giải quyết, bởi vì chủ yếu là giới hạn của tuyến đường hay công viên cụ thể, một số yếu tố không có kiếm soát là một ít, tương đối kiểm soát, V2X ít đầu tư xây dựng.
Nguồn: jac xe ô tô
Quan trọng hơn là BiHuan của nó có thể đạt được thương mại, công nghệ có thể thúc đẩy sự tiến bộ, mặt đất của ShangYongChe trong tình huống cụ thể đối với tổng thể ứng dụng khả thi không trở ngại lớn. Thương mại từ thị trường đến thăm, lái tự động hiện nay, có ba thị trường ở khía cạnh ShangYongChe, đầu tiên là ba nghìn tỉ, thị trường sẽ bao gồm cả tắc nguồn hậu cần. Thị trường thứ hai là hai nghìn tỷ, một trong những máy bay không người lái đã thị trường kinh doanh phân phối rộng đạt được mức độ nghìn tỷ. Thứ ba là thị trường hàng trăm BaiYi, ví dụ như công viên cảng, cái mỏ, sân bay, chờ cảnh. Hiện nay vẫn còn tập trung vào thị trường của mức gần trước tiên. Tại SAO nói vậy? Thực sự muốn nói về từ dẫn đường của xe tự động lái.
Một tuyến đường đánh ngã hiện có công nghệ xe tự động lái có ba công nghệ, đường đầu tiên là không sử dụng dân dụng, đối với thị trường ShangYongChe, và vận chuyển vật có thể vận chuyển lợi nhuận, trong ngắn hạn với chi phí cao hơn, nhưng bởi vì thời gian dài, nó sẽ tạo ra một số lợi ích để sửa chữa các gpu chi phí Đề, vì vậy cuối thương nhân sinh sau khi thị trường vẫn cần phải uống thuốc. Thứ hai từ ZaiWu đến du khách., từ góc độ an toàn đối với vật là của có giá trị, người là vô giá, một khi xảy ra tai nạn giao thông, vật thể có thể bồi thường, nhưng người yêu sách đòi bồi thường rất khó để thực hiện. Và con đường thứ ba từ tốc đến tốc độ cao thấp, cũng có thể từ góc độ an toàn có thể hiểu được, ví dụ như sau khi xảy ra tai nạn, tốc va chạm thấp tạo ra mối nguy hiểm của nó nhỏ hơn tốc độ cao va chạm tạo ra xa những nguy hiểm, vì vậy nên tập trung vào giai đoạn hiện có giới hạn tốc ZaiWu thấp của tình huống ShangYongChe thị trường. Vào cuối có thể ở tốc độ chính xác tình huống diễn ra công nghệ thấp, chà nó sau khi trưởng thành sẽ dần dần được áp dụng đến tốc độ cao của du khách. cảnh thị trường.
Tùy theo hoàn cảnh và hiện có đặc điểm kinh doanh, Jiang Huai xe hơi hiện nay đã sử dụng giải pháp con đường xe đám mây hệ thống của hợp, vấn đề quan tâm đến xe công nghệ nền tảng xây dựng ở phía dưới cùng, công nghệ nền tảng bao gồm bốn khía cạnh, là kết hợp định vị, cảm nhận môi trường, kế hoạch đưa ra quyết định với kiểm soát thực hiện, dựa trên nền tảng công nghệ TongYongHua, một lần nữa vào trong ứng dụng nền tảng công nghệ trong phiên bản khác nhau, Cứ đẩy tất cả các phiên bản cảnh những ứng dụng khác nhau, cuối cùng ở ứng dụng cảnh trình diễn, ứng dụng công nghệ và chà nó lặp đi lặp lại.
Nguồn: hình vẽ Jiang Huai xe hơi
Chỉ có công nghệ tốt còn không được, còn có mô hình thương mại tốt, nếu không thể đạt được hầu BiHuan mô hình thương mại, công nghệ đó không thể tiếp tục xuống đó lặp đi lặp lại, vị vài đặc biệt là nhất thời kỳ ngành công nghiệp tự động lái xe đi vào mùa đông, rất nhiều doanh nghiệp tự động lái xe không thể đạt được lợi nhuận lâu dài và sụp đổ. Nhưng phải nói công nghệ không được không? Công nghệ là không có, chủ yếu là vì không tìm ra được rồi BiHuan mô hình kinh doanh đạt được lợi nhuận, hình mẫu kinh doanh hiện tại của Jiang Huai cũng đang khám phá ra khía cạnh này.
Jiang Huai ở các gpu được tìm thấy trong trong quá trình nghiên cứu của xây dựng nền tảng công nghệ, xe cộ và cảnh về cơ bản ở khoảnh khắc thay đổi, và nhu cầu đều không giống như cảnh mỗi năm của bạn. Nếu chống lại mọi cảnh và mọi phiên bản đặc biệt phát triển nền tảng, sẽ dẫn đến chi phí Đề của kể cả các nhà đầu tư phát triển, thuộc về trạng thái không kiểm soát. Vì vậy bằng cách xây dựng nền tảng công nghệ của TongYongHua, chuẩn bị cho các phiên bản của ShiPei, phát triển dựa trên kinh doanh ShiPei hoặc tùy biến hóa phát triển, đơn giản nào mà cảnh làm như vậy mỗi cảnh và phiên bản phát triển có khối lượng tương đối ít hơn rất nhiều, có thể giảm bớt chi phí phát triển. Hiện nay đã ứng dụng nền tảng công nghệ x xe tải, RoboTAXI, chiếc xe chở rác, XiaoBa và hậu cần, tương lai sẽ tiếp tục mở rộng mở rộng đến vậy và tắc nguồn hậu cần của khía cạnh nặng thẻ lên đó.
Chi phí về nền tảng của chúng tôi có thể nâng cấp nhưng CaiJian và kiểm soát của ý tưởng, có ba đặc điểm, đầu tiên là nhìn rõ, thứ hai là chuyển động của tính, thứ ba là có thể lớn lên. Nhìn thấy rõ là sử dụng của tia laser radar + HaoMiBo + giải pháp hợp nhiều cảm biến của thị giác, cảnh có thể ứng dụng dựa trên số lượng và kích thước xe CaiJian; Nền tảng đã gần như là, cử động sử dụng HuaWei MDC, dựa trên cảm biến số lượng và ứng dụng của sự phức tạp trong cảnh này, chọn phiên bản khác nhau của MDC nền tảng đặt nó trong quá trình phát triển ứng dụng. Bởi vì chúng ta chủ yếu tập trung vào YingYongCeng phát triển phần mềm thuật toán, quá trình phát triển nền tảng ép buộc CAI trị không thể, một khi thực hiện OuGe sẽ rất khó để thực hiện công nghệ, lặp đi lặp lại vì vậy sử dụng của Autosar ZhongJianJian, có dùng tiêu chuẩn Autosar phát triển phần mềm.
Có thể nâng cấp, những nền tảng công nghệ xe tự động lái có thể sản xuất hàng loạt
Hệ thống nhận thức bao gồm ra-đa, sóng mi-mét và máy ảnh thị giác. Rađa laser bằng cách sử dụng 80 dây chính radar như là một cảm biến chủ đạo, định vị xe hơi phía trước radar trạng thái đặc, xung quanh có bốn tia laser mù, chương trình này được sử dụng như là một giải pháp cơ bản tiêu chuẩn, dựa trên các giải pháp tiêu chuẩn tùy thuộc vào kích thước của chiếc xe và các trường hợp ứng dụng khác nhau của rađa laser giảm số lượng. Hiện nay có rất nhiều công cụ kỹ thuật máy ảnh và sóng ra-đa millimeter được sử dụng cho các giải pháp công nghệ L2+, không chỉ sử dụng các giải pháp kỹ thuật của nó, nó cũng đã sử dụng các thuật toán phần mềm có sẵn của nó, có thể giảm sự lặp lại đầu vào, có thể đảm bảo sự ổn định, và mặt khác có thể giảm chi phí nghiên cứu và phát triển.
Nguồn: jac xe ô tô
Với sự tiến bộ của công nghệ, để đạt được nền tảng có thể sản xuất hàng loạt, milimet radar có thể dần dần được nâng cấp thành 4D của sóng milimet radar, laser radar dần dần được nâng cấp thành một xe hơi bằng cách đo độ rắn laser radar. Máy ảnh đã được nâng cấp từ 5 megapixel hiện tại đến 8 triệu camera siêu hd. Xác định vị trí cao hiện nay là một bảng điều khiển đơn vị, sau đó tất cả nâng cấp cho quy định mức độ sản xuất của hệ thống định vị song tần, nó sẽ là một hệ thống phần cứng và nền tảng sản xuất hàng loạt hiện có để duy trì cùng một nền tảng, trên một mặt, giảm đáng kể chi phí mua hàng mẫu, trên mặt khác, bạn có thể tối đa nhận được hỗ trợ kỹ thuật của nhà sản xuất.
Nền tảng MDC của huawei đã sử dụng một bộ vi xử lý toàn bộ bản xứ, OS hệ thống và công nghệ tiêu chuẩn Autosar, có thể đạt được hiệu suất tối ưu end-to-end, nó không chỉ là một nền tảng, nó bao gồm nhiều phiên bản của điện toán, tùy thuộc vào các ứng dụng khác nhau và số lượng cảm biến, để chọn các mô hình khác nhau để đáp ứng nhu cầu phát triển. MDC có hai lợi ích khác, an ninh chức năng và an ninh thông tin đáp ứng các tiêu chuẩn quốc gia nghiêm ngặt nhất, và cũng xem xét an ninh chức năng dự tính.
Do trường hợp kinh doanh và mô hình thay đổi, yêu cầu phần mềm để nhanh chóng lặp lại một cách nhanh chóng nâng cấp, nếu trong nghiên cứu ban đầu với các loại khác của hệ thống ROS, chắc chắn không thể đáp ứng các nhu cầu hiện tại. Vì vậy trong quá trình thiết kế kiến trúc phần mềm sử dụng kiến trúc phần mềm SOA dựa trên dịch vụ, để đáp ứng nhu cầu của nền tảng kỹ thuật lặp lại mô hình hiện tại, xây dựng nền tảng phần mềm. Phần mềm trung gian phần mềm chọn, ưu tiên việc sử dụng các tiêu chuẩn công nghệ Adaptive Autosar để đáp ứng các yêu cầu của việc truyền tải dữ liệu lớn và máy tính song song, hỗ trợ phần mềm an toàn và an toàn thông minh và phát triển phần mềm công nghệ.
Nguồn: jac xe ô tô
Nền tảng dựa trên HuaWei MDC, Jiang Huai tự hoàn thành trúc với cấu trúc phần mềm thiết kế giao diện, các viên gạch chỉ bằng 1/100 GeZuoFang bổ sung công nghệ quan trọng, bởi Jiang Huai chiếc xe hoàn thành các liên kết phát triển của phần mềm, chịu trách nhiệm kiểm tra xác nhận và đánh ngã và cuối cùng của ứng dụng trên tàu, bằng cách mặt đất tìm thấy trong quá trình ứng dụng phần mềm của sự tồn tại vấn đề sẽ phản hồi cho GeZuoFang, bởi GeZuoFang tiếp tục tối ưu hóa lặp đi lặp lại, Để phát triển và nâng cấp cùng nhau của nền tảng và cộng sự.
Trong xe tải thực tế, jac ô tô là người đầu tiên trong nước bằng cách sử dụng MDC nền tảng phát triển phần mềm nhà máy máy chủ. Hiện nay đang đi trên xe tải và nền tảng ShangYongChe đều trên tàu, MDC đầu tiên vào năm 2019 vào cuối năm đạt được bằng xe tải trên tàu, trên con đường đã nhóm anh. Vào tháng 5 năm 2020, chiếc xe tải đầu tiên của MDC bắt đầu thử nghiệm đường bộ. Hiện đang sử dụng MDC300 không thể đáp ứng nhu cầu tính toán hiện tại, do đó, kế hoạch chính thức nâng cấp sản phẩm MDC510pro.
Vòng tròn khép kín dữ liệu và hệ thống lặp lại
Giải pháp kỹ thuật tốt cũng cần phải lặp đi lặp lại và nâng cấp, do đó hệ thống lặp lại dữ liệu là không thể thiếu. Tất cả vì con đường xe đám mây tác bao gồm cả dữ liệu để truyền tải đều cần ở rìa phải tương tác với chiếc xe, có một vấn đề cốt lõi phụ tùng là liên lạc vực bộ điều khiển, Jiang Huai tự phát triển đã sản phẩm này. Nhu cầu để kiểu làm thỏa mãn cấu trúc hệ thống được cập nhật của hiện tại, nhanh chóng thực hiện phần mềm thuật toán phát triển lặp đi lặp lại, đã hòa đồng đại đường Gao Hong đã phát triển V2X vực bộ điều khiển việc liên lạc của + 5G, hiện nay đã đạt được tình trạng sản xuất hàng loạt, đang ở trong xe XiaoBa và hậu cần của đã làm số lượng nhỏ để thử.
Nguồn: hình vẽ Jiang Huai xe hơi
Dữ liệu ở BiHuan LianLu xây dựng khía cạnh, hiện nay đã hoàn thành dữ liệu BiHuan LianLu của xây dựng, thuộc về trạng thái nghiên cứu công nghệ, thuật toán chủ yếu phục vụ các nhà sản xuất, và trong quá trình phát triển thuật toán, thuật toán ứng dụng nâng cấp lặp đi lặp lại tạo ra bởi các nhà sản xuất của bộ thông tin liên lạc LianLu để tối ưu hóa lặp đi lặp lại những phần mềm thuật toán. Các thuật toán phần mềm sau khi hoàn thành việc phân phối, có thể tự đào tạo và tối ưu hóa lặp đi lặp lại thay vì phụ thuộc vào các hoạt động tiếp theo của nhà sản xuất. Hệ thống này tăng tốc đã ậy lại chậm tiến trình phát triển của chúng tôi giảm trong toàn bộ quá trình đầu tư nhân tạo, tự động hóa các điểm phóng điện bằng cách sử dụng phần mềm hoặc quá trình huấn luyện tập lệnh được thực hiện, hiệu suất được cải thiện.
Chống ShangYongChe Jiang Huai lĩnh vực xây dựng nền tảng đám mây, tự động phát triển thuật toán được dùng để buộc tội trong những viên gạch này được gọi là urp, hiện nay đã thực hiện và ứng dụng XiaoBa chiếc xe và hậu cần trong xe, bước tiếp theo chuẩn bị đưa hệ thống mở rộng thêm khác, hoàn thành về mặt hình ảnh và thuật toán của nhận thức về môi trường phát triển BiHuan dữ liệu. Nếu bạn muốn sản xuất hàng loạt, bạn cần các đối tác sinh thái chất lượng và đáng tin cậy, vì vậy trong quá trình nghiên cứu cũng tăng sự hợp tác của các trường cao đẳng và các doanh nghiệp, thông qua hợp tác chiến lược, xây dựng phòng thí nghiệm hợp tác với nhau. Thông qua đào tạo các nhà cung cấp, hợp tác sản xuất các nghiên cứu, các bộ phận chủ chốt và các công nghệ chủ chốt và các ứng dụng khác vào sản xuất hàng loạt mô hình để đạt được sản xuất hàng loạt.
Tiến trình nghiên cứu hiện tại
Hiện nay có nhiều cảnh điển hình như xe buýt tự lái, vệ sinh và vận chuyển hàng hóa. Hòa đồng Volkswagen AnHui cùng nhau hợp tác phát triển xe tự động lái XiaoBa sử dụng cho công chúng và các trung tâm r&d AnHui GeFei BaiDu sử dụng hàng ngày của giữa một nhà máy, lái tự động của tuyến đường luôn trên dặm ở vào khoảng 20 kilômét, toàn bộ quá trình thực hiện hoàn toàn tự động lái xe không cần một cuộc tiếp quản nhân tạo, chiếc xe này cũng là chiếc xe Jiang Huai khám phá nó lần đầu tiên trong lĩnh vực xe XiaoBa và ứng dụng.
Nguồn: jac xe ô tô
Jac xe ô tô cũng đang nghiên cứu về vệ sinh tự lái, chủ yếu là để khám phá nhu cầu kỹ thuật của vệ sinh tự lái cho khung gầm xe ô tô và trang phục, do đó, trong môi trường vệ sinh được thiết kế đặc biệt cho khung gầm được nâng cao và pin năng lượng lớn, bao gồm cả bộ gầm điều khiển dây chuyền sản xuất thiết kế độc quyền. Trên các mô-đun cũng được cải tiến thông minh để đảm bảo rằng các bên hợp tác có thể nhanh chóng triển khai các ứng dụng cho các ứng dụng thực tế sau khi các mô hình.
Tôi sẽ chia sẻ với các bạn kết quả nghiên cứu của jac trong việc khám phá mô hình kinh doanh. Mô hình truyền thống của các dịch vụ lái xe tự động cung cấp các công nghệ liên quan đến các nhà cung cấp xe hơi, nhà cung cấp xe hơi và sau đó cung cấp cho các nhà cung cấp vận tải hậu cần, hậu cần công ty dịch vụ giao thông vận tải xe hơi hiện tại cung cấp cho các ứng dụng của nhu cầu trong trường hợp cụ thể, quá trình này liên quan đến vấn đề gì? Các nhà cung cấp vận tải hậu cần có khả năng lặp lại lái xe tự động, vì vậy chúng tôi đang khám phá hai mô hình sau đây.
Đầu tiên là một nhà cung cấp công nghệ lái xe tự động cung cấp công nghệ, cung cấp xe hơi và giao thông dịch vụ, giao thông vận tải dịch vụ và giao thông vận tải và giao thông vận tải để cung cấp các ứng dụng cho trường hợp cụ thể nhu cầu, cho giao thông vận tải dịch vụ cơ bản có khả năng thu thập vấn đề, sửa chữa vấn đề và phân tích nhu cầu, Vấn đề có thể được thêm vào và phản hồi lại cho các nhà cung cấp lái tự động để sửa chữa, mặc dù nó cũng có thể đạt được sự lặp lại kỹ thuật, nhưng tốc độ lặp lại bởi vì không phải là một đội kỹ thuật chuyên nghiệp, sẽ dẫn đến tốc độ giảm một chút.
Thứ hai loại mô hình mới, xe cộ well-built ở cung cấp xe cộ, hậu cần của công ty liên quan đến cung cấp hậu cần bảo đảm bảo trì của bình thường và hậu cần, tự động lái xe với YunLi tổ chức điều hành như là tài sản nhẹ của hoạt động, nó dùng YunLi tra giỏ, tài sản tra giỏ chờ nhiều cách khác nhau và ứng dụng nhu cầu sankara cung cấp các dịch vụ liên quan và dịch vụ YunLi, quá trình này có sự khác biệt với mô hình bằng cách chưa kể tra giỏ của truyền thống, Hiện tại mô hình này vẫn đang được khám phá.
(nội dung ở trên là từ trung tâm kỹ thuật xe hơi jac xe hơi học viện cao cấp kỹ thuật lái xe tự động chiu ding vào ngày 20 tháng 9 năm 2023 tại 2023 lần thứ ba hội nghị lái xe thương mại tự động công bố bài phát biểu chủ đề "giải pháp hệ thống lái xe tự động cho một cảnh cụ thể của xe thương mại tự động".)
NVIDIA là một nền tảng máy tính cao cấp với máy bay gia tốc năng lượng
Trong phương tiện tính toán al nền tảng, phần mềm định nghĩa xe ô tô có nghĩa là thiết kế nền tảng điện toán phải được xem xét cho nhu cầu nâng cấp chức năng phần mềm 3-5 năm hoặc lâu hơn trong tương lai để đáp ứng nhu cầu cao hơn tính toán AI cho một vài năm tiếp theo của lái xe tự động hoặc các sản phẩm tích hợp cabin, NVIDIA sẽ cung cấp cho các khách hàng hàng loạt vào năm 2024 là một trong những chip đầu tiên trên thế giới 1000 TFLOPS FP8 FP8 DRIVE DRIVE THX or al tính toán.
Vào ngày 22 tháng 9 năm 2023, tại hội nghị thượng đỉnh về sự đổi mới của bộ điều khiển xe hơi thông minh và nền tảng máy tính trung tâm lần thứ ba của 2023, giám đốc feon dong, phần mềm lái tự động NVIDIA nói rằng NVIDIA DRIVE là một nền tảng kết thúc để xác định xe hơi cho phần mềm, DRIVE DRIVE AGX AI máy tính, DRIVE OS phần mềm, DRIVE Hyperion bộ sưu tập và phát triển dữ liệu, DRIVE Constellation virtual simulation và máy chủ huấn luyện cao cấp của DGX. NVIDIA sẽ cung cấp một nền tảng máy tính al hiệu quả hơn cho một sản phẩm kết hợp lái tự động và lái khoang an toàn và hiệu quả hơn.
Giám đốc nữ DongDong | NVIDIA phần mềm tự động lái xe
Nội dung bài giảng sau đây:
AI là động lực mới cho ngành công nghiệp ô tô
Với sự gia tăng của sự phức tạp của mô hình mạng trong những năm gần đây và sự tăng trưởng bùng nổ của các thông số mô hình, ứng dụng al đã đưa ra một yêu cầu cao hơn về tính toán, nền tảng máy tính AI là cơ sở hạ tầng cho các trung tâm dữ liệu và kết thúc của xe ô tô lái xe liên kết sản phẩm đóng một vai trò rất quan trọng.
NVIDIA ra mắt bộ xử lý đồ họa GPU vào năm 1999 đã thúc đẩy sự phát triển của thị trường trò chơi PC, định nghĩa lại đồ họa máy tính hiện đại. Trong vài năm gần đây, hàng trăm terabytes dữ liệu được giới thiệu với hệ thống khuyến cáo sâu và hàng trăm tỷ thông số của mô hình máy tính có nhu cầu tính toán cao hơn cho các trung tâm dữ liệu, chúng tôi đã giới thiệu các CPU Grace cho phép các mô hình lớn nhanh chóng truy cập vào các hồ sơ bộ nhớ lớn và các kiến trúc mới để kết hợp chặt chẽ CPU+GPU. CPU của NVIDIA Grace sands cung cấp năng lượng điện toán hiệu quả cao, hiệu quả cao để đáp ứng nhu cầu của các trung tâm dữ liệu khác nhau và máy tính công suất cao. NVIDIA Grace CPU siêu chip sử dụng công nghệ NVLink - C2C để cung cấp 144 lõi vũ khí và 1 terabyte /s băng thông bộ nhớ.
NVIDIA Grace Hopper ™ siêu lỗ con chip sẽ Grace CPU và Hopper trúc GPU NVIDIA với cấu trúc NVLink ® -- kết hợp thiết kế, cho tăng tốc AI và tính toán hiệu suất cao (HPC) cung cấp ứng dụng mô hình sự liên kết các CPU + GPU bộ nhớ. NVIDIA BlueField ® DPU (bộ xử lý dữ liệu) đạt được với tất cả các mạng lưới cấp cao, lưu trữ với dịch vụ an toàn và tăng tốc và cách ly. Connectx-7, sản phẩm NVIDIA Smart NIC, cung cấp lên đến 4 cổng kết nối và 400Gb/s thông qua, cung cấp cho các doanh nghiệp al các dịch vụ phần cứng tăng tốc mạng, lưu trữ, bảo mật và quản lý ở quy mô gần trung tâm dữ liệu. Bộ chuyển mạch NVIDIA Quantum InfiniBand là cung cấp đầy đủ hệ thống chuyển mạch và một loạt sản phẩm quản lý mạng cho HPC và các trung tâm dữ liệu.
Ngoài ra, chúng tôi còn cung cấp các sản phẩm điện toán SOC, như các sản phẩm tương tự như DRIVE Orin và DRIVE Thor SOC mà các bạn đều biết để đáp ứng ngành công nghiệp Automotive.
Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời
Chúng tôi kết hợp NVIDIA GPU, CPU, DPU, NIC, Switch và SOC để cung cấp nhiều sản phẩm nền tảng tính toán al hơn, Bao gồm DGX phục vụ cho trung tâm dữ liệu al hiệu quả cao, HGX cung cấp các lĩnh vực máy tính hiệu quả cao, EGX dịch vụ, OVX cung cấp dịch vụ Omniverse Cloud, và ổ đĩa DRIVE AGX AI hỗ trợ sản phẩm kết hợp giữa lái xe tự động và lái tàu.
Ở những phần cứng trên nền tảng này, chúng ta tiếp tục phát triển rất nhiều phần mềm Zhan lặp đi lặp lại, như là mô hình tính toán và lập trình CUDA song ở đó, CUDA -- X AI tập hợp phần mềm tăng tốc con qisma, TensorRT ™ AI lý luận động cơ và ánh sáng RTX đuổi theo tăng tốc ® tank. Ở CUDA, CUDA -- X, TensorRT ™ và RTX trên nền tảng của ®, chúng ta nghĩ ra một NVIDIA AI và NVIDIA Omniverse cả hai nền tảng lớn, chúng ta trên những nền tảng này cung cấp rồi cho GeXingYe phong phú của AI là khung và ứng dụng, Bao gồm dự báo thời tiết khắc nghiệt và các công ty năng lượng kỹ thuật số mô phỏng song song, phân tích video hội thảo, hội thoại AI, nhân vật kỹ thuật số ảo, nền tảng lái xe tự động và hợp nhất khoang lái, robot, nhà máy kỹ thuật số ảo, phân tích video AI, phát triển và triển khai các thiết bị y tế, vv.
NVIDIA Generative và nền công nghệ Omniverse đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, và NVIDIA Omniverse là nền tảng kỹ thuật số công nghiệp. Nhiều khách hàng OEM của chúng tôi xây dựng sản phẩm của mình dựa trên phương trình sản xuất mầm và Omniverse. Như thiết kế ý tưởng, thiết kế hình dáng và kỹ thuật, phần mềm và thiết kế điện tử, dây chuyền sản xuất của các nhà máy thông minh, thử nghiệm mô phỏng lái tự động và kinh nghiệm số hóa bán lẻ xe hơi thông qua khối óc Omniverse của chúng tôi. Ngành công nghiệp ô tô tích cực sản xuất kỹ thuật số vì sản xuất năng lượng và Omniverse có thể giúp cải thiện năng suất, năng suất và tiết kiệm rất nhiều chi phí.
Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời
Tổng sản xuất và Omniverse, các khách hàng OEM của chúng tôi có thể hợp tác toàn cầu bằng kỹ thuật số, các nhà thiết kế và nghệ sĩ phân phối ở các khu vực khác nhau trên thế giới có thể làm việc cùng nhau để tạo ra các giải pháp thiết kế hình ảnh, tùy biến hình dáng và thiết kế nhanh chóng lặp lại.
Khách hàng cũng có thể triển khai cấu hình nhà máy kỹ thuật số của họ, và huấn luyện robot nhà máy thông qua các dữ liệu mô phỏng của nhà máy máy tính Omniverse. Tính Omniverse cũng có thể tối ưu hóa quá trình và triển khai dây chuyền sản xuất của một nhà máy số.
Chúng ta có khách hàng của BMW sử dụng Omniverse để hoạt động của các nhà hoạch định toàn cầu gần 36 nhà máy, vào tháng 3 năm 2023 NVIDIA GTC tuyên bố của họ trên 首座 khi moto khai trương vào con số nhà máy, nên thực thể nhà máy sẽ ở Hungary mở cửa vào năm 2025, thông qua kỹ thuật số giúp OEM trước hai năm kế hoạch triển khai nhà máy. Cùng lúc đó, BMW sử dụng trong Omniverse NVIDIA tính mô phỏng của Isaac Sim tạo ra một số dữ liệu thực sự tương ứng với cánh tay robot nhà máy và máy móc thông qua mô phỏng của huấn luyện và kiểm tra.
Mercedes Benz xây dựng một nhà máy kỹ thuật số dựa trên công nghệ Omniverse để tối ưu hóa và lên kế hoạch triển khai dòng sản xuất mới trong tương lai. Volvo và general motors quản lý toàn bộ ống thông tin 3D thông qua Omniverse, kết nối các nhà thiết kế, nghệ sĩ và nhà điêu khắc của họ để tạo ra các bộ phận 3D và tạo ra các bộ phận 3D ảo thành các cặp đôi kỹ thuật số của xe hơi. Kỹ thuật và mô phỏng tính năng khí động học được minh họa qua tính Omniverse để rút ngắn thời gian thiết kế. Toyota đang sử dụng khối óc Omniverse để xây dựng các nhà máy ảo để tối ưu hóa thời gian sản xuất. Lotus đang sử dụng thuật ngữ Omniverse để xây dựng các nhà máy ảo và các trạm hàn thiết kế ảo. Lucid Motors sử dụng dữ liệu thiết kế xe hơi của Omniverse dựa trên thực tế xây dựng những con số cửa hàng, cải thiện trải nghiệm dịch vụ bán.
Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời
Khi lái tự động ngày càng nóng trong những năm gần đây đó, một khách hàng của chúng ta đã sẽ NVIDIA AI tính toán sử dụng trong nền tảng x xe tải Robotaxis, xe tải, tốc hậu cần xe thấp, không người lái xe buýt và trên các lĩnh vực NongYongChe, chúng ta tin rằng công nghệ xe tự lái trong tương lai sẽ ứng dụng trong nhiều lĩnh vực phân cảnh thị trường và ứng dụng hơn. Trong quá khứ, động cơ là động cơ. Của thời đại hiện nay AI, AI là nền tảng cho việc tính toán tính định nghĩa lực phần mềm sẽ trở thành động lực thúc đẩy xe hơi mới. Chúng ta nghĩ rằng, trong tương lai, xe hơi không còn là những công cụ đơn giản của giao thông, xe hơi hình dạng của khách hàng mong đợi sẽ là chiếc xe của định nghĩa bởi phần mềm.
Nền tảng máy tính al hiệu quả cao đóng vai trò quan trọng trong nhận thức, xây dựng bản đồ, lập kế hoạch và ra quyết định của lái tự động. Đặc biệt là khi người biến hình và BEV trở nên trưởng thành hơn trong việc giải quyết các nhiệm vụ nhận thức và thể hiện những hiệu quả đáng chú ý. Đây cũng là tại SAO chúng ta tiếp tục phát triển cao hơn cánh tuabin DRIVE Thor AI là nền tảng cho việc tính toán và DRIVE OS 7 nền tảng phần mềm tương lai để thỏa mãn với một vài năm lái tự động và khoang lái của sản phẩm kết hợp với nhu cầu cao hơn AI tính lực.
Trong toàn bộ quá trình phát triển của xe tự động lái, ngành công nghiệp rất quan tâm đến tự động lái Corner của case cảnh làm thế nào để giải quyết. Chống lại điều đó, rất nhiều OEM đều trong triển khai những mô hình kiểm tra. Phổ biến mọi người nghĩ rằng tính mô phỏng của xe tự động lái có hai thử thách lớn. Đầu tiên là làm thế nào để tạo ra một mô phỏng cảnh sẽ thật sự có đủ chi tiết và, có thể làm cho cảnh và tính mô phỏng của thuật toán AI sẽ lái tự động nhận thức cho thế giới thực. Thứ hai là làm thế nào để tạo ra cảnh và tạo ra đủ tập hợp dữ liệu lớn hơn và tập hợp, để che phủ đến chức năng đầy đủ của những gì tự động lái thuật toán AI cần huấn luyện và case của bài kiểm tra.
Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời
Để đối phó với những thách thức này, chúng tôi đã phát triển dựa trên công cụ của AI và, tập phim, bao gồm cả Neural Reconstruction bằng tốt ™, Omniverse Replicator ™ và DRIVE SIM ™.
Neural Reconstruction bằng tốt ™, có thể sẽ thông qua mô phỏng của dữ liệu trực tiếp vào trong môi trường của thế giới thực, ZhenShiGan làm tăng thêm và đẩy nhanh tốc độ mô phỏng sản xuất của dữ liệu. Cũng có nghĩa là có thể đi từ việc thu thập những dữ liệu video tự động lấy ra khỏi cảnh, 3D nguồn tài nguyên và môi trường và sau đó chuyển cho kiểm tra môi trường 3D đồ họa tương tác, cảnh này phát triển có thể thay đổi trong môi trường ở đây, thêm đối tượng tổng hợp (ví dụ như thêm các loại xe cộ, vật cản phiền phức, những người đi bộ, vân vân), và ứng dụng công nghệ hóa một cách ngẫu nhiên, làm cho cảnh mô phỏng. Thử thách hơn
NVIDIA Omniverse Replicator ™ chủ yếu dùng để tạo ra dữ liệu huấn luyện, dùng Replicator ™, nhà phát triển có thể cho corner case cảnh phức tạp và tạo ra sự đa dạng của các bộ dữ liệu tổng hợp, bao gồm cả các bộ cảm biến vật lý dựa trên dữ liệu và thiết điểm ảnh chính xác về cái nhãn bên ngoài giá trị thật của nó. Những thẻ này bao gồm cả chiều sâu, tốc độ, che bóng và những tham số khác không thể đánh dấu. DRIVE Sim của chúng ta có thể có những thuật toán AI với những phần mềm trong vòng kiểm tra.
Dựa trên sự phát sinh một kiểu AI, chúng ta có thể rất tiện lợi của phải xây dựng ra xử lý và tính đa dạng 3D nguồn tài nguyên thực hiện nguyên thủy của biên tập viên thay đổi này. Ví dụ như chống 2D của cái văn bản giao thông, có thể thông qua Neural Reconstruction bằng tốt ™ tăng vẽ vô định hoặc tạo ra những cái đốm TieXiu vân vân, dùng những tạo ra dữ liệu này để huấn luyện nhận thức, mạng lưới và kiểm tra xác nhận.
NVIDIA DRIVE AI là nền tảng cho việc tính toán
Ở khía cạnh 座舱 trải nghiệm tương tác thông minh, chúng tôi đã làm rất nhiều ứng dụng của sự đổi mới. Chúng ta dựa trên AI có thể đạt được con số của trợ lý cá nhân và giới thiệu hệ thống. Ví dụ như thông qua quá trình AI lái xe trên những con số người trợ lý giải đáp rất gặp một biển hiệu giao thông, AI trong số những con số người trợ lý chủ động nhắc nhở lịch trình, và thông qua hệ thống DMS phát hiện tài xế mệt mỏi và không thực hiện quán cà phê theo lời khuyên hoặc đau lắm.
Trong quá trình phát triển của xe tự động lái, thường yêu cầu vụ món đến dữ liệu BiHuan vốn nằm ở dưới cùng, bao gồm cả dữ liệu thu thập các mô hình cũ, xử lý dữ liệu, dữ liệu điểm màu, AI huấn luyện, và có thể mô hình của huấn luyện sau khi triển khai ở xe vụ món tương ứng, đậu xe, chủ động an toàn, chống ùn tắc 座舱 kiểm tra xác nhận của ứng dụng của AI, và dựa trên SIL và tính mô phỏng của HIL kiểm tra.
Để đem lại hiệu quả hơn nhiều khách hàng của chúng ta có thể chúng ta phát triển xe tự động lái và buồng nén thần cưỡi mà sản phẩm phần mềm để đạt được định nghĩa xe hơi, chúng ta ra linh hoạt có thể mở rộng của NVIDIA DRIVE đến giải pháp DuanPing máy. DRIVE Hyperion là NVIDIA lái tự động thu thập dữ liệu và phát triển TaoJian, nên TaoJian chứa NVIDIA DRIVE AGX là nền tảng cho việc tính toán cảm biến, xu thế. Cùng lúc đó, liên kết DRIVE OS nền tảng phần mềm, Driveworks ZhongJianJian và thu thập dữ liệu liên quan đến những phần mềm. Cộng tác viên của khách hàng, chúng tôi có thể dựa trên DRIVE Hyperion TaoJian phát triển nhanh chóng xây dựng xe tự động lái chiếc xe và kiểm tra chiếc xe, thu thập dữ liệu cảm biến để thực hiện nhiều dữ liệu thu thập và thuật toán tự động lái kiểm tra xác nhận.
Nền tảng mô hình ảo DRIVE Constellation giúp khách hàng mô phỏng hầu hết các điều kiện thời tiết, cảnh giao thông, cảnh đường bộ và góc Case trước khi thử nghiệm chiếc xe tự lái trên đường. Hệ thống DRIVE Constellation gồm một máy Simulator và hai thiết bị máy tính cung cấp các chức năng giả lập ảo và khả năng phát lại dữ liệu.
Đi qua mô hình mô phỏng DNN của sau khi kiểm tra và thuật toán, có thể triển khai ở DRIVE AGX Orin hay DRIVE AGX Thor DuanPing máy con đường thực hiện những chức năng tự động lái xe kiểm tra và xác nhận. Trong quá trình kiểm tra chức năng tự động lái xe ô tô con đường cũng có thể tiến hành thu thập dữ liệu cảm biến, vì vậy, dựa trên NVIDIA DRIVE nền tảng dữ liệu thu thập dữ liệu, huấn luyện, thông qua mô phỏng của ảo, con đường tự động lái kiểm tra xác nhận sẽ tạo ra một BiHuan dữ liệu.
Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời
Năm 2018, chúng tôi giới thiệu một trong những chip tính toán TOPS đầu tiên trên thế giới, Parker. Động cơ lái máy tính xách tay và máy tính xách tay. Vào năm 2022 thành công trong sản xuất hàng loạt TOPS và phù hợp với chức năng an toàn của DRIVE Orin con chip, DRIVE Orin so với DRIVE Xavier AI lý luận cải thiện về hiệu suất gấp 8 lần so với nhiều. Để đáp ứng nhu cầu của OEM và Tier1 cho các chip tính toán AI cao hơn trong vài năm tới, năm 2024 sẽ được sản xuất hàng loạt chip DRIVE Thor năng lực suy luận AI đầu tiên trên thế giới với 1000 TFLOPS một chip.
Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời
Hiện nay còn có rất nhiều cấu trúc điện tử của phiên bản dùng phân phối điện tử được, làm thế nào mà một vài năm các bạn sẽ tập trung vào tương lai đạt được JiZhongShi cấu trúc hay cấu trúc trung ương. Để phù hợp với kiến trúc tập trung và trung tâm, chúng tôi đang phát triển hệ thống máy tính DRIVE Thor. DRIVE Thor là một chip điện toán tập trung cao độ cao, chứa 77 tỉ bóng bán dẫn, một chip duy nhất cung cấp 1000 TFLOPS FP8 chính xác của khả năng suy luận al, và tích hợp các động cơ Transformer thế hệ tiếp theo, có khả năng hỗ trợ tốt hơn cho mô hình suy luận lớn của Transformer. Transformer FP8 hỗ trợ và động cơ FP16 trộn chúng với nhau, độ chính xác, để làm giảm bộ nhớ chiếm BingDi, công suất cao mà vẫn có thể giữ được độ chính xác của mô hình lớn.
Hình: tài liệu cho bài giảng khách mời
DRIVE Thor SOC vừa ủng hộ cao cấp tự động lái tự động, cũng ủng hộ khoang lái kết hợp nhu cầu sản phẩm. Giải quyết một cách tốt hơn cho khoang lái an toàn sản phẩm kết hợp chức năng vực chức năng và không phải là vấn đề GPU của vực cách ly an toàn, DRIVE Thor ủng hộ MIG (Multi -- Instance GPU) cách ly, công nghệ đưa GPC hé ra khỏi và phân phối khác nhau cho xe tự động lái vực và 座舱 vực sử dụng. Ngoài ra, chúng ta làm trung tâm dữ liệu được dùng để NVLink -- liệu sản xuất sản phẩm của công nghệ thiết kế đầu tiên giới thiệu xuống đầu chiếc xe con chip AI tính toán DRIVE Thor. NVLink -- thiết kế công nghệ kết nối thống nhất có thể cung cấp, của sự liên kết HuanCun địa chỉ bộ nhớ của không gian, để có thể đơn giản hóa tình dục có thể lập trình được. Dựa trên NVLink -- thiết kế đạt được của DRIVE Thor Supper Chip có thể cung cấp 2000 TOPS FP8 AI khả năng lý luận.
NVIDIA DRIVE OS
Hiện nay, chúng tôi đã có hơn 40 khách hàng trên thế giới phát triển sản phẩm tự lái dựa trên nền tảng DRIVE Orin, và hơn 20 OEM đã thành công trong việc sản xuất hàng loạt. Để làm cho phần mềm ứng dụng và thuật toán mà khách hàng đang phát triển trên nền tảng DRIVE Orin có thể di chuyển mịn sang nền tảng DRIVE Thor và DRIVE OS 7, chúng tôi cung cấp một kiến trúc phần mềm thống nhất và tương thích API.
Với chức năng có nhu cầu của khách hàng, an toàn của chúng ta cung cấp phù hợp với các cơ quan chức năng an toàn và uy quyền thông qua một bên thứ ba của TUV SUD xác nhận của DREIVE OS QNX cho khách hàng. Chúng ta bằng cách CUDA của hệ thống cung cấp một lượng lớn sinh thái CUDA SuanZi tank, giúp khách hàng tăng tốc phát triển của phần mềm tự động lái xe. Ngoài ra, chúng ta vẫn còn cung cấp các mô hình DNN huấn luyện DGX AI sản phẩm máy chủ và trung tâm dữ liệu.
Dựa trên buồng lái của sản phẩm kết hợp nhu cầu, chúng ta đang phát triển DRIVE OS 7, DRIVE OS 7 hiện tại để tối đa hóa sẽ đi theo bấy lâu nay DRIVE OS 6 trúc, cấu trúc của ngoại diện đối với trên cấu trúc ảo để được gia tăng ở phá vực và ủng hộ của Infotainment vực, diện của vực hỗ trợ Linux hoặc QNX OS, Phần Infotainment hỗ trợ ôxy Android, phần lái xe thông minh cho Linux hoặc QNX OS. Dựa vào cấu trúc của DRIVE OS 7 linh hoạt có thể cấu hình, có thể kết hợp nhiều OS cấu hình khác nhau trong cấu hình rất tiện lợi, đáp ứng nhu cầu của khách hàng khác nhau.
Để tối đa hóa DIRVE OS 7 cho thối rữa và tương thích DRIVE OS 6 của nền tảng phần mềm NvMedia, Nvstreams, CUDA và TensorRT SDK chức năng và giao diện. OEM, Tier 1 và thuật toán dựa trên công ty DRIVE Orin tính toán hợp lái xe tự động lái và buồng nén của nền tảng phát triển phần mềm có thể hiệu quả, một cách nhanh chóng di cư đến DRIVE Thor là nền tảng cho việc tính toán DRIVE OS 7 nền tảng phần mềm.
NvMedia đạt được Camera Emily: Capture, Emily: 2D process, ISP tại data Processing, Camera encode/decode và Camera của Emily: pipeline xây dựng.
NvStreams ở các CPU, GPU, có thể lập trình một cách hiệu quả thị giác máy gia tốc hạt chia sẻ giữa PVA Emily: data buffer, và xử lý đồng bộ hóa dữ liệu kiểm soát chảy và phụ thuộc vào dữ liệu giữa nhiều động cơ tăng tốc phần cứng.
TensorRT là một nền tảng lý luận học sâu hiệu quả cao của NVIDIA, bao gồm các động cơ lý luận thời gian thực và các công cụ tối ưu hóa. Một mô hình AI được huấn luyện có thể sử dụng TensorRT Optimizer để tối ưu hóa và định lượng các lớp mạng, và sau đó tạo ra Engine TensorRT chạy và triển khai để lái xe chạy Orin hoặc lái xe để xây dựng một hệ thống điện toán thời gian thực.
CUDA là một nền tảng tính song song và một mô hình lập trình được phát triển trên NVIDIA GPU cho phép tính chung. Từ khi NVIDIA ra mắt CUDA vào năm 2006, CUDA đã được triển khai rộng rãi cho các máy tính hiệu quả cao, các trung tâm dữ liệu, các trạm làm việc, máy tính, các thiết bị rìa và xe hơi tự lái. Năm 2021, có hơn 3 triệu nhà phát triển trên toàn thế giới.
DRIVE NVIDIA là nền tảng kết thúc để định nghĩa xe hơi cho phần mềm, DRIVE DRIVE AGX AI máy tính, DRIVE OS, DRIVE Hyperion data acquisition & development kit, DRIVE Constellation virtual simulation và máy chủ huấn luyện cao cấp của DGX. Ngoài ra, nền tảng NVIDIA Omniverse cũng có thể giúp OEM giảm thiểu chi phí trong các khái niệm về xe hơi, thiết kế hình dáng, thiết kế kỹ thuật, triển khai dây chuyền sản xuất thông minh và kinh nghiệm bán lẻ.
Chúng tôi đã ở tất cả các cấp độ với ngành công nghiệp xe hơi, thương mại máy chủ, toàn bộ 1, nhà cung cấp thuật toán, đối tác tiến hành một sự hợp tác sâu sắc. NVIDIA sẽ tiếp tục cung cấp một nền tảng máy tính cao cấp AI tập trung cho các sản phẩm kết hợp với lái tự động và lái khoang an toàn hơn, hiệu quả hơn.
(nội dung trên là từ giám đốc phần mềm lái xe tự động NVIDIA von dongdong vào ngày 21-22 tháng 9 năm 2023 tại 2023 tại hội nghị cải tiến về điều khiển xe hơi thông minh và nền tảng máy tính trung tâm điều khiển phát hành tại hội nghị cải tiến về NVIDIA máy tính cao cấp AI năng lượng tổng hợp đổi mới giữa các lĩnh vực.)
+좋아하는 뉴스 커뮤니케이션을 선택하십시오. 여기를 클릭하십시오!
幸运快3