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NVIDIA の自動運転車両向けインフラストラクチャは、ニューラル ネットワークの開発とトレーニングから、シミュレーションを用いた試験や検証まで、安全な自動運転車両の開発に必要なデータ センター向けのハードウェア、ソフトウェア、ワークフローの全てが含まれています。
NVIDIA DGX™ Cloud は、AI を幅広く活用する企業向けのサーバーレス AI training-as-a-service プラットフォームです。このクラスで最高のソフトウェアを備えているほか、NVIDIA AI エキスパートに直接問い合わせたり、ハイパフォーマンス コンピューティングにほぼ制限なしでアクセスしたりできます。そのため、DGX Cloud は、開発者にとって必要な規模と容量で自動運転車両の開発およびトレーニングの効率を上げるために理想的なプラットフォームとなっています。
自動運転車両は公道を走らせる前に徹底的にテストし、検証する必要があります。NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX では、忠実度の高い物理ベースのセンサーや挙動のシミュレーションを既存のワークフローに対して大規模に統合できます。
このウェビナーでは、NVIDIA DGX Cloud による大規模なハイパフォーマンス コンピューティングの提供と、NVIDIA AI Enterprise を通じた膨大な AV フレームワークの提供をご紹介します。ご参加ください。
NVIDIA DGX SuperPOD™ を用いた NVIDIA の AV のトレーニングとテストに関する分析情報と知識が得られます。大規模な AI インフラストラクチャ、データ管理に関連する課題の克服、MLOps を取り上げます。
NVIDIA がどのように自動運転車両を開発し、自動運転車両が周囲を認識し反応できるにするためのニューラル ネットワークを学習させているかを解説します
このセッションでは、AI と機械学習による Nuro の自律ソフトウェアが、どのように無人車両による公道走行を安全に高い信頼性で実現させているかを説明します
多様なセンサー スイートをサポートするデジタル資産を用いて、より安全で効率的な輸送への展開を推進する方法をご覧ください。
このセッションでは、物理ベースのセンサー シミュレーション、リアルな物理学や行動モデリングなど、シミュレーションのワークフローを強化する Omniverse のコア テクノロジを取り上げます。
AI 搭載の自動運転車の開発を始める方法を見つける
