Accélérez l'entraînement et le développement de l'IA pour les véhicules autonomes

NVIDIA DGX est un supercalculateur d'IA spécialement conçu pour l'entraînement des modèles de Deep Learning utilisés à des fins de perception, de cartographie et de prise de décisions pour les véhicules autonomes.

Accélérez le traitement des données multimodales avec NVIDIA Cosmos NeMo Curator, optimisez l'entraînement des modèles avec des noyaux CUDA-X optimisés pour l'IA et l'accélération GPU via des conteneurs NGC, et améliorez l'inférence avec NVIDIA TensorRT™ et Triton™. Tous ces outils se combinent pour aider à simplifier les workflows de développement de véhicules autonomes de bout en bout, mais aussi pour maximiser l'efficacité et les performances.

Le modèle NVIDIA Omniverse pour la simulation de véhicules autonomes (AV) est un workflow de référence visant à créer des mondes 3D avancés pour l'entraînement, les tests et la validation. Ce modèle vous permet de réexaminer les données de conduite, de générer de nouvelles données Ground-Truth et d'effectuer des tests en boucle fermée.

Les véhicules autonomes génèrent quotidiennement plusieurs téraoctets de données provenant de capteurs tels que des caméras, des lidars et des radars. Ces données doivent être traitées, étiquetées et utilisées pour l'entraînement des modèles d’IA.

Les véhicules autonomes doivent s’améliorer au fil du temps, en apprenant à partir de nouvelles données et de nouveaux scénarios pour affiner leurs algorithmes décisionnels.

Vous pouvez rediffuser les données des capteurs, les journaux système et d'autres données pour réexaminer et reproduire les conditions ayant conduit à un problème afin d'en identifier la cause profonde.