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自動(dòng)駕駛是一種使用計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器等設(shè)備使汽車(chē)或其他交通工具能夠在沒(méi)有人類(lèi)司機(jī)干預(yù)的情況下自主駕駛的技術(shù)。基本原理是通過(guò)傳感器（如激光雷達(dá)、攝像頭、雷達(dá)等）實(shí)時(shí)感知識(shí)別車(chē)輛及周邊環(huán)境（道路、交通標(biāo)志、障礙物和其他交通參與者）等情況，再通過(guò)智能系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃決策，最后通過(guò)控制系統(tǒng)執(zhí)行駕駛操作。

自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的過(guò)程，簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)是從感知、決策到執(zhí)行，整個(gè)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)對(duì)于人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）有著很深的應(yīng)用和依賴(lài)。因此，自動(dòng)駕駛發(fā)展的瓶頸主要在于這些AI算法模型上的突破。為了找到最佳的AI算法模型，算法工程師需要不斷地調(diào)整超參數(shù)，對(duì)每天的路測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，反復(fù)訓(xùn)練優(yōu)化自動(dòng)駕駛模型，并進(jìn)行大量驗(yàn)證測(cè)試工作，以迭代出更準(zhǔn)確的算法，這些工作的背后需要大量算力資源（GPU資源）。

自動(dòng)駕駛訓(xùn)練帶來(lái)的挑戰(zhàn)

訓(xùn)練一個(gè)自動(dòng)駕駛方案依賴(lài)大量的真實(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集車(chē)配備多個(gè)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴疃葘W(xué)習(xí)GPU集群用于訓(xùn)練、學(xué)習(xí)以構(gòu)建更智能的駕駛決策算法。數(shù)據(jù)采集車(chē)通常使用6-10個(gè)攝像頭、4-6個(gè)雷達(dá)和2-4個(gè)激光雷達(dá)，它們都有不同的分辨率和距離范圍，保守估算，一輛測(cè)試車(chē)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可達(dá) 10 TB。

更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集與更短的訓(xùn)練時(shí)間的訴求， 僅依靠單張 GPU、甚至單臺(tái) GPU 服務(wù)器已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛 AI 訓(xùn)練的要求，多機(jī)多卡 GPU 計(jì)算集群成為必然選擇。

另外，AI模型越龐大，模型參數(shù)越多，訓(xùn)練過(guò)程中的通信消耗也越大。一些大型 AI 模型的訓(xùn)練過(guò)程中，通信時(shí)間消耗占比已經(jīng)超過(guò) 50%。在優(yōu)化端到端的性能時(shí)，BJL平臺(tái)既需要考慮服務(wù)器內(nèi)部的通信，也需要優(yōu)化服務(wù)器外部的通信。

針對(duì)訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)算力以及通信帶寬的需求，BJL平臺(tái)推出基于Intel 第三代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器的8卡Nvlink算力平臺(tái)組合，提供強(qiáng)大計(jì)算能力以及高速互聯(lián)速度，為自動(dòng)駕駛AI模型的訓(xùn)練提供強(qiáng)大算力底座。

- 卓越性能提供強(qiáng)勁算力：

? 支持2顆第三代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器，最高支持80核心，計(jì)算性能強(qiáng)勁，3UPI互聯(lián)，總線帶寬高11.2 GT/s

? 支持32個(gè)DDR4 3200MHz內(nèi)存插槽，總共16個(gè)內(nèi)存通道，最大可支持內(nèi)存容量高達(dá)8TB，內(nèi)存帶寬相比較上一代提升45%

- 全面支持PCIe 4.0，傳輸速率提升100%

? 支持全新NVLink技術(shù)連接HGX A800 8-GPU模組，GPU通過(guò)NVSWITCH實(shí)現(xiàn)高達(dá)400GB/s的互聯(lián)速度，AI算力超群，支持多實(shí)例 GPU 特性，極大提升 AI資源利用率，集 AI 訓(xùn)練、AI 推理、數(shù)據(jù)分析本領(lǐng)于一身

- 優(yōu)秀的通信互聯(lián)速度，提升算力利用率

? 內(nèi)部GPU-GPU通信互聯(lián)速度高達(dá)400GB/s

? 機(jī)器支持8個(gè)2.5寸 U.2 NVME 硬盤(pán)位，可用于存儲(chǔ)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過(guò)PCIe Switch將NVMe SSD里的數(shù)據(jù)直接讀取到GPU顯存里，提升喂數(shù)據(jù)的速度

? 8個(gè)PCIe Gen4 x16插槽可配備200G網(wǎng)卡設(shè)備實(shí)現(xiàn)高性能、低時(shí)延的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)部署，搭建高速AI集群，完成海量的并發(fā)在線數(shù)據(jù)處理

BJL平臺(tái)的這套硬件方案，可以幫助客戶(hù)根據(jù)需求靈活部署HOST+GPU BOX 的GPU算力集群，加速模型訓(xùn)練，給汽車(chē)自動(dòng)駕駛研發(fā)、訓(xùn)練的過(guò)程提供強(qiáng)大算力支撐，幫助深度學(xué)習(xí)的研發(fā)人員更快的訓(xùn)練出成熟的模型；另外，NVIDIA強(qiáng)大的軟件生態(tài)環(huán)境支持，成熟的 CUDA、cuDNN 及 DIGITS 等工具，都可以幫助研發(fā)人員更加得心應(yīng)。