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小米SU7智駕系統(tǒng),用的是哪款服務(wù)器?

2024-05-14 14:16:02    來源:今日熱點網(wǎng)

2024智能駕駛市場熱鬧非凡

各路玩家你追我趕

好消息:汽車行業(yè)“卷”起來了

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好消息:汽車行業(yè)“卷”起來了

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壞消息:自動駕駛算力嚴(yán)重告急

L3算力需求  40 TOPS

L4算力需求  400 TOPS

L5算力需求  4000+TOPS

image.png

隨著自動駕駛功能和場景升級

大模型算法對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量亦呈指數(shù)增長

算力、安全、運維等問題也逐漸浮現(xiàn)

如何突出重圍?來,加速!

數(shù)據(jù)處理速度X 1

自動駕駛單車接入傳感器達(dá)數(shù)十個

車企日均處理數(shù)據(jù)達(dá)百億級以上

普通服務(wù)器未能快速處理數(shù)據(jù)

導(dǎo)致業(yè)務(wù)運轉(zhuǎn)和用戶體驗問題頻發(fā)

“數(shù)據(jù)嚴(yán)重?fù)矶?,危!?/p>

數(shù)據(jù)處理速度X 10倍

畫板 2.jpg

圖像處理速度X 0.5

智駕場景越多,圖像處理需求越大

如自動泊車的算法模型

平均要訓(xùn)練幾百萬到上千萬張圖像

算力拉胯,智駕自然慢人一步

“圖片緩慢加載中,等!”

圖像處理速度X 100

畫板 4.jpg

拓展效率X 0.5

越來越豐富的智能駕駛的場景

對服務(wù)器拓展性提出更高要求

拓展跟不上,性能難發(fā)揮

“硬盤存儲容量,不夠了!”

拓展效率X 20

畫板 7.jpg

運維速度 X 0.8

自動駕駛業(yè)務(wù)復(fù)雜

場景多,系統(tǒng)多,運維難

響應(yīng)速度慢將導(dǎo)致資源浪費嚴(yán)重

“糟糕,服務(wù)器又宕機!”

運維速度 X  3

畫板 8.jpg

億萬克以G852N7服務(wù)器為算力支撐,推出智能駕駛解決方案,大幅提升自動駕駛算法訓(xùn)練中的圖形處理和高性能計算效率。

同時,在蛟龍分布式存儲系統(tǒng)的加持下,億萬克智能駕駛解決方案實現(xiàn)智能數(shù)據(jù)分層存儲,保證數(shù)據(jù)存儲的可靠性與安全性。而便捷的彈性擴(kuò)縮容能力,更能有效降低了IT成本投入。

高性能、高可靠性、低成本

億萬克智能駕駛解決方案

“智駕時代”的更優(yōu)選擇


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