加速自动驾驶模型迭代,数据存算一体是关键

news2024/11/17 14:51:54

自动驾驶的每一个业务阶段都会涉及到 AI 深度学习算法和算力的参与,机器视觉,深度学习,传感器技术等均在自动驾驶领域发挥着重要的作用。自动驾驶系统不断迭代的前提是算法的持续优化,目前,自动驾驶发展的瓶颈主要在于 AI 底层技术和 AI 算力发展水平上能否实现突破。

近日,焱融高性能分布式文件存储系统 YRCloudFile 联合趋动科技 OrionX AI 算力资源池化软件与 Gemini AI 开发训练平台,共同打造自动驾驶场景的高性能存算一体解决方案。该方案通过软件定义 AI 算力,实现 AI 算力细颗粒度资源共享,跨物理机资源聚合及远程调用,资源池范围内动态伸缩。依托焱融科技高性能文件存储实现存储资源池化,通过并行文件客户端、多级智能缓存+预读等特性为 AI 训练提供高效数据访问,突破多样化的海量混合文件读写屏障。

存算一体方案架构图

在计算方面,在计算方面,通过趋动科技 OrionX AI算力池化方案,把异构算力形成软件定义的算力资源池,既满足了自动驾驶客户对于资源分配灵活度的需求、实现对 AI 开发训练集群资源的整体调度和管理;又能保证算法工程师之间共享资源,互不干扰,提高人效。

在存储方面,采用焱融科技自研的高性能并行文件存储系统 YRCloudFile,通过可扩展的元数据架构缓解元数据节点压力,解决数据访问性能上限问题,提升海量文件并发访问的性能,满足自动驾驶海量数据处理的业务要求。焱融科技文件存储 YRCloudFile 可以满足海量数据场景下的性能需求,在上百亿文件训练存储需求场景下性能无衰减,充分适配上层 AI 算力。与此同时,通过 YRCloudFile 的智能数据加载 Dataload 和冷热数据自动分层功能,实现异构存储数据打通。让自动驾驶业务的数据互通和流转,有效平衡成本和性能,帮助车企实现数据全生命周期管理。日前,焱融追光一体机产品存算一体解决方案完成与趋动科技 AI 算力池化方案的联合测试,双方产品相互兼容、性能良好、运行平稳,测试结果满足兼容性认证的各项标准。该方案也可在其他场景诸如:人工智能(AI)、机器学习、混合云、云原生等场景提供高性能、高可用的存算一体化解决方案。

未来,焱融科技与趋动科技将不断突破技术创新,以卓越的产品与解决方案赋能自动驾驶领域技术革新与落地,为车企客户带来更加极致、灵活、高效、便捷的存算一体方案。

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