快速开发和训练深度神经网络模型，是为自动驾驶汽车提供高度精确的感知系统的关键。但这需要能够使用大量数据训练这些网络并且能够大规模收集、策划和标记成千上万张图像的基础架构
打造自动驾驶汽车的未来需要高性能、节能高效的 AI 计算基础设施。成功的关键是优化数据加载，以便在不影响安全的情况下训练和操作这些车辆。汽车能够收集和处理的信息越多，AI 就可以更快速、更出色地学习和做出决策。
借助 GPU 赋能的 NVIDIA® DGX™ 系统扩展您的数据中心，是建立 AI 基础设施的最佳方式。该基础设施可为消费者提供安全的自动驾驶汽车。通过由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的突破性性能加速的 NVIDIA DGX H100 AI 巨擎，您可以体验出色性能。并且，您可以使用 NVIDIA DGX SuperPOD™ 的一站式 AI 数据中心解决方案，实现轻松扩展，让您可以在环境条件或瞬态条件下测试数百万种排列，并提高模型准确性以便达到更高级别的安全性，同时不会影响生产时间。
Zenuity 正在使用可扩展的 AI 平台来加速开发更智能、更安全的自动驾驶汽车。了解具体做法。
了解 Tesla 如何使用由 NVIDIA A100 GPU 赋能的内部超级计算机来训练深度神经网络，实现辅助自动辅助驾驶功能和自动驾驶功能。