자율 주행 자동차를 위한 엔드 투 엔드 인프라

자율주행 자동차, 데이터센터에서 시작됩니다

자율주행 자동차를 위한 NVIDIA의 인프라는 뉴럴 네트워크 개발 및 훈련부터 시뮬레이션을 통한 테스트 및 검증에 이르기까지 안전한 자율주행 자동차를 개발하는 데 필요한 데이터센터 하드웨어, 소프트웨어 및 워크플로우를 모두 아우릅니다.

더 빠르게 모델 구축

NVIDIA DGX™ Cloud는 AI를 사용하는 회사를 위한 서버리스 서비스형 AI 훈련 플랫폼입니다. 여기에는 동급 최고의 소프트웨어, NVIDIA AI 전문가와의 직접적인 소통, 고성능 컴퓨팅에 대한 무제한에 가까운 액세스가 통합되어 있습니다. 이러한 이점 덕분에 DGX Cloud는 개발자에게 필요한 규모와 성능으로 자율주행 자동차의 개발 및 훈련 효율성을 높이는 데 이상적입니다.

가상으로 테스트 및 훈련

자율주행 자동차는 공공 도로로 나가기 전에 철저한 테스트와 검증을 거쳐야 합니다. NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX 를 통해 높은 충실도의 물리 기반 센서 시뮬레이션 및 동작을 기존 워크플로우에 대규모로 통합할 수 있습니다.

리소스

DGX Cloud 및 NVIDIA AI Enterprise로 AV 개발 가속화

이 웨비나에 참여하여 NVIDIA DGX Cloud가 대규모 고성능 컴퓨팅을 제공하는 방법과 더불어 NVIDIA AI Enterprise가 수백 개의 AV 프레임워크에 대한 액세스를 제공하는 방법을 알아보세요.

AV 개발 및 테스트용 NVIDIA DRIVE 인프라

규모별 AI 인프라, 데이터 관리 문제 극복, MLOps를 포함하여 NVIDIA DGX SuperPOD™에 대한 NVIDIA의 AV 훈련 및 테스트에 대한 노력으로부터 인사이트를 얻어보세요.

AV를 위한 AI 훈련

NVIDIA가 자율주행 자동차를 개발하고 AV가 환경을 인식하고 반응할 수 있도록 뉴럴 네트워크를 훈련하는 방법을 알아보세요.

Nuro Driver: AI 우선 자율주행 시스템

이 세션에서는 AI와 머신 러닝을 기반으로 하는 Nuro의 자율주행 소프트웨어를 통해 무인 자동차가 공공 도로를 안전하고 안정적으로 주행하는 방법에 대해 논의합니다.

CARLA를 통한 오픈 소스 자율주행 자동차 시뮬레이션

다양한 센서 제품군을 지원하는 디지털 자산을 통해 더 안전하고 효율적인 운송 수단의 배포를 가속화하는 방법을 알아보세요.

Omniverse 및 생성형 AI를 통한 자율주행 자동차 시뮬레이션의 발전

이 세션에서는 Omniverse로 물리 기반 센서 시뮬레이션, 사실적인 물리효과 및 행동 모델링을 비롯한 시뮬레이션 워크플로우를 향상하는 핵심 기술을 지원하는 방법을 다룹니다.

AI 기반 자율주행 자동차 개발을 시작하는 방법을 알아보세요.