Eine End-to-End-Plattform für sicherere, intelligentere autonome Fahrzeuge
Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge (AV) erfordert rigoroses Training und Tests, um den sicheren und effektiven Betrieb in realen Umgebungen zu gewährleisten. NVIDIA bietet eine umfassende Infrastruktur, die sowohl Hardware als auch Software umfasst, um Ihnen bei der Entwicklung, dem Trainieren und der Validierung von Systemen für autonomes Fahren zu helfen.
Im Mittelpunkt der drei wichtigsten AV-Computing-Plattformen von NVIDIA – NVIDIA DGX™ für das KI-Modelltraining, NVIDIA Omniverse™ und Cosmos™ für die Simulation und Validierung sowie DRIVE AGX für die Rechenleistung im Fahrzeug – steht NVIDIA Halos. Als Grundlagensystem für die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen integriert Halos die Hardware, Software, Tools und Modelle, um den gesamten AV-Stack zu schützen – von der Cloud bis zum Auto.
NVIDIA führt Halos ein, ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem für autonome Fahrzeuge
NVIDIA Halos ist ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem, das Fahrzeugarchitektur, KI-Modelle, Chips, Software, Tools und Dienste in sich vereint, um die sichere Entwicklung von autonomen Fahrzeugen von der Cloud bis zum Auto sicherzustellen.
NVIDIA NIM Microservices beschleunigen autonome Fahrzeuge
Eine Suite von optimierten KI-Modellen, die das Training und die Inferenz beschleunigen sollen – jetzt für Entwickler von autonomen Fahrzeugen verfügbar.
Beschleunigtes und skalierbares Training für autonome Fahrzeuge
Es ist eine leistungsstarke Kombination aus KI-Hardware und -Software erforderlich, um sichere, intelligente autonome Fahrzeuge zu entwickeln. NVIDIA beschleunigt den Prozess durch die Bereitstellung von End-to-End-Lösungen – vom KI-Training bis zur realitätsnahen Sensorsimulation.
KI-Trainingsinfrastruktur
NVIDIA DGX ist ein speziell entwickelter KI-Supercomputer für das Training von Deep-Learning-Modellen, die in der Wahrnehmung, Kartierung und Entscheidungsfindung von autonomen Fahrzeugen verwendet werden.
Beschleunigen Sie die multimodale Datenverarbeitung mit NVIDIA Cosmos NeMo Curator, optimieren Sie das Modelltraining mit CUDA-X™ KI und GPU-optimierten Kernel in NGC-Containern und verbessern Sie die Inferenz mit NVIDIA TensorRT™ und Triton™. Sie alle kommen zusammen, um die End-to-End-Entwicklungs-Workflows für autonome Fahrzeuge zu optimieren und maximale Effizienz und Leistung zu erzielen.
Der NVIDIA Omniverse Blueprint für die Simulation von autonomen Fahrzeugen ist ein Referenz-Workflow zur Erstellung reichhaltiger 3D-Welten für Training, Tests und Validierung. Mit dem Blueprint können Sie Fahrdaten wiederholen, neue Ground-Truth-Daten generieren und Closed-Loop-Tests durchführen.
Beschleunigtes und skalierbares Training für autonome Fahrzeuge
Das Training autonomer Fahrzeuge ist einer der herausforderndsten Aspekte der Entwicklung. Diese Fahrzeuge müssen eine Vielzahl von Szenarien wahrnehmen und auf sie reagieren – von geschäftigen städtischen Kreuzungen bis hin zu ruhigen Landstraßen – und gleichzeitig die Nuancen der Verkehrsgesetze, der Straßenbedingungen und des unvorhersehbaren menschlichen Verhaltens verstehen.
Umfangreiche Datenverarbeitung
Autonome Fahrzeuge generieren täglich Terabyte an Daten aus Sensoren wie Kameras, Lidar und Radar. Diese Daten müssen verarbeitet, gekennzeichnet und für das Training von KI-Modellen verwendet werden.
Kontinuierliches Lernen
Die Systeme für autonome Fahrzeuge müssen sich im Laufe der Zeit verbessern und aus neuen Daten und Szenarien lernen, um ihre Entscheidungsalgorithmen zu verfeinern.
Wiedergabe in großem Umfang
Sensordaten, Systemprotokolle und andere Daten können wiedergegeben werden, um die Bedingungen nachzubilden, unter denen ein Problem aufgetreten ist, und um die eigentliche Ursache zu identifizieren.
Produkte
Die Computer für autonome Fahrzeuge
Die Drei-Computer-Lösung von NVIDIA unterstützt jede Phase der Entwicklung autonomer Fahrzeuge – vom KI-Training über die Simulation bis hin zur Bereitstellung in der realen Welt.
NVIDIA DGX-Plattform
Diese Systeme wurden speziell für KI und Deep Learning entwickelt und bieten beispiellose Rechenleistung für das Training komplexer neuronaler Netzwerke für autonome Fahrzeuge.
Erstellen und verbessern Sie digitale Zwillinge aus realen Sensordaten, modellieren Sie Physik und Verhalten und generieren Sie physikalisch genaue und vielfältige Sensordaten mit dem NVIDIA Omniverse Blueprint für die Simulation von autonomen Fahrzeugen.
Nutzen Sie außergewöhnliche Verarbeitungsleistung für Echtzeit-Entscheidungen, ohne auf herkömmliche modulare Pipelines oder vordefinierte Regeln angewiesen zu sein.
Optimieren Sie die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen mit der NVIDIA AI Enterprise Software-Suite
Die Software NVIDIA AI Enterprise bietet Ihnen die wesentlichen Tools, die Sie für die Optimierung der Entwicklung und Bereitstellung von Software für autonome Fahrzeuge benötigen. Dies umfasst alles, von der Datenaufbereitung und dem Training bis hin zur Optimierung für die Inferenz und zur Bereitstellung in großem Maßstab.
NVIDIA Halos: Ein hochmodernes System für die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen
Mehr als 15 Jahre der Forschung und Entwicklung, die in die Sicherheit von AV-Fahrzeugen investiert wurden, haben zu NVIDIA Halos geführt, dem AV-Sicherheitssytem vom Chip bis zur Bereitstellung. Das System kombiniert Hardware, Software, Tools, Modelle und bewährte Designprinzipien, um End-to-End-AV-Stacks abzusichern.
NVIDIA Inferenz-Microservices beschleunigen die Zukunft der autonomen Fahrzeuge
Nutzen Sie fortschrittliche KI-Modelle, um die Entwicklung von Softwareprodukten für die Automobilindustrie zu optimieren und die Cloud-Bereitstellung zu optimieren.
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Multimodales Vision-Sprach-Modell, das Text/Img/Video versteht und informative Antworten erzeugt.
Generiert zukünftige Frames eines physik-bewussten Weltzustands einfach auf der Grundlage eines Bilds oder eines kurzen Video-Prompts für die Entwicklung physischer KI.
Blockieren Sie Datenengpässe mit dem NVIDIA Physical AI Dataset, einem Open-Source-Datensatz für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, Roboter und intelligentem Raum. Die einheitliche Sammlung besteht aus validierten Daten, die zur Entwicklung physischer KI von NVIDIA verwendet werden – jetzt für Entwickler auf Hugging Face verfügbar.
Die Hyundai Motor Group wird das Computing und die Infrastruktur von NVIDIA auf Rechenzentrumsebene nutzen, um die massiven Datenvolumen effizient zu verwalten, die für das Training ihrer fortschrittlichen KI-Modelle und den Aufbau eines robusten Software-Stacks für autonome Fahrzeuge unerlässlich sind.
Die Partnerschaft von Wayve mit NVIDIA ermöglicht die nahtlose Bereitstellung von autonomem Fahren, KI-Training und Flottenlernen. Diese Zusammenarbeit beschleunigt die skalierbare, leistungsstarke Einführung von KI-gesteuerten Automobilsystemen.
Volvo Cars und seine Software-Tochtergesellschaft Zenseact investieren in NVIDIA DGX-Systeme für das Modelltraining in der Cloud. Dadurch wird sichergestellt, dass zukünftige Flotten mit den fortschrittlichsten und am besten getesteten KI-gestützten Sicherheitsfunktionen ausgestattet sind.
Waabi vertraut auf NVIDIA-Hardware, um komplexe Simulationen auszuführen und seine KI-Modelle zu trainieren. Das Unternehmen wird NVIDIA Cosmos auch für die Datenkuration für die Softwareentwicklung und -simulation nutzen
NIO, ein Hersteller intelligenter Elektrofahrzeuge, nutzt die NVIDIA DGX KI-Plattform, um die Trainingseffizienz und die GPU-Auslastung von Wahrnehmungsmodellen für autonome Fahrzeuge zu verbessern.
The autonomous vehicle (AV) revolution is here — and NVIDIA is at its forefront, bringing more than two decades of automotive computing, software and safety expertise to power innovation from the cloud to the car. At NVIDIA GTC, a global AI conference taking place this week in San Jose, California, dozens of transportation leaders are
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Teaching autonomous robots and vehicles how to interact with the physical world requires vast amounts of high-quality data. To give researchers and developers a head start, NVIDIA is releasing a massive, open-source dataset for building the next generation of physical AI. Announced at NVIDIA GTC, a global AI conference taking place this week in San
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Physical AI is unlocking new possibilities at the intersection of autonomy and robotics — accelerating, in particular, the development of autonomous vehicles (AVs). The right technology and frameworks are crucial to ensuring the safety of drivers, passengers and pedestrians. That’s why NVIDIA today announced NVIDIA Halos — a comprehensive safety system bringing together NVIDIA’s lineup
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