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L'infrastruttura NVIDIA per veicoli autonomi comprende l'hardware, il software e i flussi di lavoro completi per data center per sviluppare veicoli autonomi sicuri, dallo sviluppo e l'addestramento di reti neurali ai test e alla validazione nelle simulazioni.
NVIDIA DGX Cloud è una piattaforma serverless di training-as-a-service con IA per i produttori automobilistici che si affidano all'IA. Con il software integrato all'avanguardia, l'accesso diretto agli esperti di NVIDIA AI e l'accesso quasi illimitato al calcolo ad alte prestazioni, DGX Cloud aumenta l'efficienza del training e dello sviluppo di veicoli autonomi, con la scalabilità e la capacità necessarie per gli sviluppatori.
I veicoli autonomi devono essere accuratamente testati e convalidati prima della distribuzione su strade pubbliche. Con le NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX, gli sviluppatori possono integrare la simulazione e il comportamento dei sensori a base fisica ad alta fedeltà nei flussi di lavoro esistenti su scala cloud.
In questo webinar, scopri come NVIDIA DGX Cloud fornisce il calcolo ad alte prestazioni su larga scala e come NVIDIA AI Enterprise fornisce l'accesso a centinaia di framework per veicoli autonomi.
Approfondisci i progetti di training e test di veicoli autonomi di NVIDIA AV su NVIDIA DGX SuperPOD, con infrastruttura IA su larga scala, strumenti per superare le complessità nella gestione dei dati e operazioni ML.
Scopri come NVIDIA sta sviluppando veicoli autonomi e addestrando reti neurali per consentire ai veicoli autonomi di percepire e reagire all'ambiente circostante.
In questa sessione, discuteremo di come il software Nuro consente ai veicoli senza conducente di navigare sulle strade pubbliche in modo sicuro e affidabile grazie all'intelligenza artificiale e all'IA.
Scopri come accelerare l'implementazione di trasporti più sicuri ed efficienti con risorse digitali che supportano un'ampia varietà di suite di sensori.
In questa sessione, vedremo come Omniverse consente di migliorare i flussi di lavoro di simulazione, tra cui la simulazione di sensori su base fisica, la fisica realistica e il modeling dei comportamenti.
Scopri come iniziare a sviluppare veicoli autonomi basati su IA.