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NVIDIA 引领人工智能计算
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AI Workbench

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在大型数据集上进行迭代,更频繁地部署模型,并降低总成本

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将企业存储带入代理式 AI 时代

加速计算

加速计算使用专用硬件来提升 IT 性能

云计算

按需提供 IT 资源和服务,实现可扩展性和智能见解

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加速 AI 在整个组织中的扩展

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可持续计算

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可视化

NVIDIA 虚拟 GPU 软件提供强大的 GPU 性能

概览

简化元宇宙应用的构建、运营和连接

计算机辅助工程

使用 AI 加速的实时数字孪生开发实时交互式设计

数字孪生开发

利用基于物理性质的大规模 OpenUSD 仿真的强大功能

渲染

将先进的渲染技术引入专业工作流程

机器人仿真

创新解决方案,助您应对机器人开发、边缘和视觉 AI 挑战

科学可视化

使研究人员能够以交互式速度可视化其大型数据集

汽车仿真

AI 定义的汽车正在改变移动出行的未来

扩展现实

通过在虚拟环境中进行沉浸式、可扩展的交互,转变工作流

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HPC 和 AI

借助 GPU 加速的 HPC 和 AI 提高准确性

科学可视化

使研究人员能够以交互式速度可视化大型数据集

仿真和建模

加速仿真工作负载

量子计算

借助 QPU 快速推进科学创新

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用于应对机器人、边缘端和视觉 AI 挑战的创新解决方案

机器人

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边缘 AI

将 NVIDIA AI 的强大功能带到边缘,提供实时决策解决方案

视觉 AI

借助视觉 AI 将数据转化为有价值的见解

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AI 增强型汽车正在改变移动出行的未来

基础设施

安全自动驾驶汽车开发所需的数据中心工具

模拟

探索用于安全自动驾驶汽车开发的高保真传感器仿真

车载计算

开发自动驾驶功能和沉浸式车内体验

安全

从云端到车端的先进自动驾驶汽车安全系统

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    Autonomous Vehicle Safety

    自动驾驶汽车安全性

    利用 NVIDIA Halos 进行开发,可确保所有自动化级别车辆的安全性。

    阅读安全报告
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    概述

    从云端到汽车的自动驾驶汽车安全性

    NVIDIA Halos 是一个先进的全栈系统,用于确保自动驾驶汽车 (AV) 的安全性。它包括硬件和软件组件、工具、模型以及将它们结合起来的设计原则,保护基于 AI、从云端到汽车的端到端 AV 堆栈。

    Halos 可借助设计时、部署时和验证时护栏,在自动驾驶汽车的整个开发生命周期内确保安全性。Halos 利用三个功能强大的计算平台:NVIDIA DGX™ 用于 AI 训练,配备 Cosmos™ 的 Omniverse™ 用于仿真,NVIDIA AGX™ 用于部署。在基于 AI 的自动驾驶汽车堆栈中构建安全性和可解释性。

    此外,Halos 还与现有行业标准安全实践互为补充,同时引入了面向自动驾驶汽车的独特组件。NVIDIA AI 系统检测实验室可确保符合法规要求,并推进安全可靠的 AV 堆栈。

    NVIDIA 隆重推出 Halos — 全面的自动驾驶汽车安全系统

    了解 NVIDIA Halos 如何结合硬件、软件、工具、模型和成熟的设计原则,保护端到端自动驾驶汽车堆栈。

    了解详情

    NVIDIA Halos

    在本视频中,我们展示了 NVIDIA Halos 如何作为一套全栈式综合安全系统,统一了从车辆架构到 AI 的开发流程,确保自动驾驶汽车的安全部署。

    观看视频

    亮点

    Halos 自动驾驶汽车安全性领先优势

    NVIDIA Halos 是我们在自动驾驶汽车安全领域持续投资所取得的成果,从研究到工程再到积极遵守国际安全标准,均已通过独立第三方评估机构的验证。

    15000+

    迄今为止在车辆安全方面投入的工程年产出量

    210 亿以上

    通过安全评估的安全晶体管数量

    700 万

    安全评估代码行数

    200 万

    每日进行验证的端到端集成测试次数

    Decorative image

    22000+

    平台安全性监测

    20000+

    安全数据集小时数

    1000+

    已提交专利数

    240+

    已发表的自动驾驶汽车安全性相关研究论文数量

    30+

    已颁发的证书和评估报告数量

    技术

    为安全而打造,为信任而设计

    随着自动驾驶汽车公司向基于 AI 的端到端架构过渡,NVIDIA Halos 提供了关键的安全基础,可确保系统级可靠性和自动驾驶系统的迭代改进。这包括将经过第三方评估的硬件、软件和流程与一系列算法架构和验证工作流集成在一起。

    NVIDIA DGX

    设计期安全护栏,用于确保内置硬件/软件的安全性和开发流程的可信性。

    了解详情

    配备 Cosmos 的 NVIDIA Omniverse

    验证期护栏,用于数据生成、仿真、评估和终身安全保证。

    了解详情

    NVIDIA DRIVE AGX

    部署期护栏,用于运行时监控和实时内省。

    了解详情

    优势

    全面的自动驾驶汽车安全系统

    Halos 从 NVIDIA 自身的自动驾驶汽车堆栈开发演化而来,可对现有行业安全实践进行补充和增强,包括遵循法规和标准化框架。Halos 向合作伙伴和开发者开放,使他们可以采用或定制安全组件,并与 NVIDIA 一起践行共同的使命,开发安全可靠的自动驾驶汽车技术。

     

    设计时、部署时和验证时护栏将共同作用,将安全性和可解释性融入多个技术层次,包括平台安全性、AI 算法安全性和生态系统安全性。

    顶层 Halos 组件为 NVIDIA AI 系统检测实验室,可帮助客户和生态系统合作伙伴验证其产品与 Halos 组件的安全集成。该实验室是全球首个获得美国国家标准协会国家认证委员会(ANAB)认证的 AI 功能安全计划。

     

    Sensors of an Autonomous Vehicle

    用例

    自动驾驶汽车应用,从芯片到部署

    从云端到汽车,NVIDIA 将产品、工具、技术与流程整合在一起,以便安全开发自动驾驶汽车。Halos 集成了基础模型和多样化算法堆栈,并将经典模型与基于 AI 的端到端模型相结合,可在向 AI 驱动式自动驾驶汽车架构转型过程中确保系统级安全性。

    探索 NVIDIA Halos 产品概览
    1. 平台安全性
    2. 算法安全性
    3. 生态系统安全性
    4. AI 系统检测实验室

    平台安全性

    为自动驾驶系统奠定可靠基础,包括:

    • 系统级芯片 (SoC):专为确保安全而设计,内置数百种安全机制。
    • NVIDIA DriveOS:通过安全认证的 ASIL-D 操作系统,涵盖 CPU、ISP、GPU、I/O 和内存。
    • 经过安全评估的基础平台,为所有类型的应用提供实现安全系统所需的基础安全计算机。
    • NVIDIA DRIVE AGX Hyperion™ 是一个多样化的硬件平台,连接 SoC、操作系统和传感器,构建安全可靠的车辆架构,确保车辆在必要时能够安全执行应急方案。
    NVIDIA DRIVE OS 自动驾驶汽车平台安全性

    算法安全性

    算法 AI 安全性涵盖以下要素:

    • 多样化的自动驾驶汽车堆栈,将模块化堆栈与端到端 AI 模型相结合,以确保算法 AI 安全性。
    • 训练、仿真和验证环境,利用 Omniverse 和 Cosmos 平台来打造安全的自动驾驶汽车。
    • 独立安全数据集,确保根据各种无偏数据对自动驾驶汽车性能进行测试。
    使用 AI 模型进行自动驾驶汽车安全测试

    生态系统安全性

    构建更安全的自动驾驶汽车生态系统,包括:

    • 通过安全数据飞轮持续改进,该飞轮可在道路环境中不断学习如何扩展运行设计域,以便进行安全部署。
    • 将基于物理的多样性传感器仿真无缝集成到现有工作流中,以利用用于自动驾驶汽车仿真的 NVIDIA Omniverse Blueprint 安全地训练、测试和验证自动驾驶汽车。
    • 开源数据,如 NVIDIA 物理 AI 数据集,以便完成整个行业的关键安全研究。
    • 点击此处,查看使用 Halos 系统的合作伙伴列表,这个列表还在不断增长。
    NVIDIA DRIVE OS platform safety for autonomous vehicles

    AI 系统检测实验室

    NVIDIA 是全球首家建立经美国国家标准协会国家认证委员会 (ANAB) 认证的 AI 系统检测实验室的公司,可将功能安全、网络安全、AI 和法规集成到统一安全框架中。该实验室通过公正评估来帮助确保合作伙伴系统集成符合严格的安全和网络安全标准。

    通过提供检测报告并简化技术验证,该实验室可加快全球自动驾驶汽车安全和网络安全标准合规体系的建立。这有助于汽车生态系统部署安全、更可靠的 AI 驱动式技术,同时推动国际标准合规性。

    详情了解 DRIVE AI 系统检测实验室
    NVIDIA DRIVE AI Systems Inspection Lab

    开发功能安全的自动驾驶汽车

    认证

    由专家评估

    对 NVIDIA 汽车产品进行独立第三方安全和网络安全评估,证明了 NVIDIA 对自动驾驶汽车安全性的长期承诺。

    美国国家标准协会国家认证委员会徽标

    美国国家标准协会国家认证委员会

    ANAB 已将 NVIDIA AI 系统检测实验室指定为 ISO/IEC 17020 检测机构。NVIDIA 是首家网络安全、AI 与功能安全综合检测计划通过 ANAB 认证的公司。

    TÜV SÜD 徽标

    TÜV SÜD

    TÜV SÜD 根据 ISO 26262 汽车安全完整性等级 (ASIL) D 标准对 NVIDIA 汽车产品生命周期 (PLC) 软件流程和 DriveOS 6.0 进行了认证。NVIDIA 的汽车系统级芯片、平台和软件工程流程也通过了 ISO 21434 网络安全流程认证。

    TÜV Rheinland 徽标

    TÜV Rheinland

    TÜV Rheinland 已对 NVIDIA DRIVE 自动驾驶汽车进行联合国欧洲经济委员会独立安全评估,确定其满足复杂电子系统的安全要求。

    研究

    NVIDIA 自动驾驶汽车研究

    我们的研发团队已发表超过 240 篇有关自动驾驶汽车安全性的研究论文。

    汽车安全领域的最新进展与趋势

    关注汽车安全领域近期取得的进展,着重了解自动驾驶系统 (ADS),以及功能安全性、SOTIF 和网络安全性之间的相互影响。

    阅读论文

    用于物理 AI 的 Cosmos 世界基础模型平台

    物理 AI 需要先进行数字化训练。这需要它自身的数字孪生、策略模型,以及整个世界的数字孪生,即世界模型。Cosmos 可帮助开发者为物理 AI 场景构建定制世界模型。

    详细了解 Cosmos

    可提示闭环交通仿真

    除了在闭环中模拟真实交通智能体交互外,交通模型还应生成智能体动作,以满足用户指定的一系列复杂提示的要求。

    访问 GitHub

    将意外可能性作为驾驶场景中交互性的衡量指标

    了解一项新指标,它通过测量自动驾驶汽车对他人的意外潜力来识别交互式场景。

    阅读论文

    通过碰撞场景集成提高自动驾驶安全性

    HydraSafe 框架通过提高数据可用性和增强规划系统的稳健性,旨在应对自动驾驶汽车在危险场景中的安全挑战。

    查看项目页面

    自动驾驶汽车中的系统级安全监控与重新规划

    自动驾驶汽车 (AV) 运行安全至关重要,因此需要开发任务相关算法,以便在系统层面进行安全推理,而非仅限于组件层面。

    阅读论文

    如需查看一系列其他自动驾驶研究论文,请点击此处。

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    全球领先的无人驾驶出租车公司、OEM、行业安全先驱、建图和仿真公司以及软件和传感器供应商正利用 Halos 系统在各个自动化级别提供自动驾驶汽车安全性。

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    NVIDIA Halos

    在本视频中,我们展示了 NVIDIA Halos 如何作为一套全栈式综合安全系统,统一了从车辆架构到 AI 的开发流程,确保自动驾驶汽车的安全部署。

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    基于 AI 的自动驾驶汽车时代的安全性

    基于 AI 的自动驾驶汽车时代的安全性

    与 NVIDIA 自动驾驶汽车研究总监 Marco Pavone 博士以及公共政策专家兼前任 NHTSA 局长 Mark Rosekind 博士进行炉边谈话,由 NVIDIA 汽车副总裁 Danny Shapiro 主持。本次会议从驾驶技术与监管角度探讨了基于 AI 的自动驾驶系统时代的安全性。

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    借助软件定义汽车提高安全性

    借助软件定义汽车提高安全性

    新一代软件定义汽车可利用海量数据来提高舒适度、效率和安全性,从而实现大规模安全验证和快速无线更新,进而推动交通运输转型。

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