各路玩家你追我趕
好消息:汽車行業(yè)“卷”起來了
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
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
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倍
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
圖像處理速度X 0.5倍
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倍
拓展效率X 0.5倍
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倍
運維速度 X 0.8倍
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倍
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
關(guān)鍵詞: