为安全自动驾驶解决方案提供支持

利用低延迟计算增强自动驾驶汽车性能。

安全是自动驾驶的第一需求,而这需要高性能 AI 计算解决方案以极高的精确性处理传感器数据。NVIDIA DRIVE Xavier 和 Pegasus 平台能够实时推理深度神经网络。基于深度学习的感知、定位和路线规划使车辆能够了解其周围环境并安全行驶。

但技术总是在不断发展。随着自动驾驶车辆解决方案的发展,工程师继续利用各种深度学习框架在数据中心训练新的深度神经网络 (DNN) 模型。支持各大主要框架的 NVIDIA DRIVE 可通过无线更新变得更智能。即使在自动驾驶汽车投入生产后,该平台也可以适应新的框架和模型,从而实现更多的附加功能和更高级别的自动驾驶。

极具创新的架构

极具创新的架构

用于车内 AI 计算的 NVIDIA DRIVE 架构可以从 DRIVE Xavier(一款用于 L3/4 级自动驾驶的小型节能计算机)扩展至 DRIVE Pegasus(一款用于 L5 级无人驾驶汽车应用程序的功能强大的 AI 超级计算机)。DRIVE Xavier 基于世界超强性能的片上系统,而 DRIVE Pegasus 可提供无与伦比的每秒 320 万亿次运算 (TOPS)。

利用 NVIDIA TensorRT 进行优化

利用 NVIDIA TensorRT 进行优化

借助 NVIDIA 的统一架构,DNN 可以在数据中心的 NVIDIA® DGX 系统上进行训练,并且可以部署在自动驾驶汽车上,以便 DRIVE Xavier 或 DRIVE Pegasus 进行实时推理。NVIDIA TensorRT 可编程推理加速器更可进一步优化深度学习模型。它可以快速验证并将经过训练的 DNN 部署到汽车平台,以及加速推理深度学习应用程序的生产部署。

数据越多,响应越快

数据越多,响应越快

超过 370 家公司都在其自动驾驶汽车研发阶段应用 NVIDIA DRIVE。利用 TensorRT 优化后,NVIDIA 其中一家合作伙伴 TuSimple 已将推理性能提高 30%。“在提供自动驾驶汽车所需的计算性能方面,NVIDIA 一骑绝尘,”TuSimple 首席技术官侯晓迪说。TuSimple 成立于 2015 年,主要开发适用于自动驾驶长途货运方面的技术。TensorRT 带来的性能提升使得 TuSimple 能够在合理的响应时间内 分析更多的摄像头数据,并将新的 AI 算法添加到其自动驾驶卡车中。

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