安全的駕駛體驗就從資料中心開始

若要為自駕車提供高精準度認知系統,關鍵在於快速開發和訓練深度神經網路模型。不過,這對基礎架構有相當高的要求:必須能夠以巨量資料訓練這些網路,同時還得大規模地內嵌、規劃數十萬幅影像,並加上標籤。

使用人工智慧運算加速訓練

我們需要高效能、低耗能的人工智慧運算基礎架構,才能創造自駕車的未來。成功的關鍵,在於將訓練使用的資料負載最佳化,而且操作這些車輛時,安全不能打折扣。如果車子可以收集與處理越多資訊,人工智慧學習和決策的速度也就更快,成果就更好。

有了採用 GPU 的 NVIDIA® DGX 系統擴充資料中心,就能為消費者打造出可保障安全自駕車體驗的人工智慧基礎架構。體驗 NVIDIA DGX H100 無與倫比的效能。它以 NVIDIA H100 Tensor 核心 GPU 的突破性效能加速,是一項極其強大的人工智慧產品。採用 NVIDIA DGX SuperPOD 的人工智慧資料中心解決方案可幫助您輕鬆擴充,並在環境背景或瞬變的情況中測試數百萬種組合,藉此提高模型準確性與安全性,但又不會影響到生產時間。

  • 加快實驗速度,訓練大型模型,從開始使用的第一天就能獲得深入見解。
  • 從資料中心到車輛的開放式端對端平台,可有助於改善人工智慧創新。
  • 使用當今最熱門的深度學習框架與人工智慧工具簡化並加速工作流程,無論是在本機或 NGC 目錄上皆可使用。

Zenuity 使用可擴充的人工智慧平台,加速開發更聰明、更安全的自駕車。瞭解詳情

訓練深度神經網路

瞭解 Tesla 如何使用採用搭載 NVIDIA A100 GPU 的超級電腦來訓練深度神經網路,以支援自動駕駛和自駕功能。

訓練深度神經網路

探索 NVIDIA DGX 系統如何提供更快速、更符合成本效益的自駕車訓練。