2022 年，在技術(shù)、政策法規(guī)接連取得突破后，自動駕駛真正開始從小范圍的試驗(yàn)場，走向大規(guī)模商業(yè)化落地。與此同時(shí)，挑戰(zhàn)隨之而來。不同于其他行業(yè)，自動駕駛關(guān)乎駕乘人員的安全，并且需要實(shí)時(shí)地處理海量的信息做出最為安全、穩(wěn)妥的決策，稍有閃失便會產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。這意味著，自動駕駛汽車在正式上路之前，需要經(jīng)過大量的訓(xùn)練與仿真測試，伴隨而來的，是車企對于超大算力的需求。

IDC 近期發(fā)布的《現(xiàn)實(shí)+仿真，超大算力賦能自動駕駛》白皮書，探討了目前自動駕駛的發(fā)展情況以及車企在自動駕駛開發(fā)過程中的需求和挑戰(zhàn)。此外，該報(bào)告還介紹了 NVIDIA 在助力蔚來、大陸集團(tuán)構(gòu)建 AI 數(shù)據(jù)中心方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

以下，我們來看具體內(nèi)容。

助力汽車行業(yè)主機(jī)廠：

蔚來采用 NVIDIA HGX 搭建 AI 平臺

蔚來是一家全球化的智能電動汽車公司，致力于通過提供高性能的智能電動汽車與極致的用戶體驗(yàn)，為用戶創(chuàng)造愉悅的生活方式。

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技術(shù)挑戰(zhàn)

蔚來研發(fā)自動駕駛汽車所用的數(shù)據(jù)采集車輛每年會產(chǎn)生百 PB 級別的數(shù)據(jù)，以及幾十億張圖像。其量產(chǎn)車也需要回流海量的道路數(shù)據(jù)，用于優(yōu)化算法模型。這意味著蔚來的數(shù)據(jù)中心需要具備能力回流、篩選、標(biāo)注海量用于 AI 模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。這一過程離不開穩(wěn)健的技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)，包括覆蓋全場景鏈路的人工智能平臺和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

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方案亮點(diǎn)

蔚來使用 NVIDIA HGX 構(gòu)建綜合全面的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，并在此基礎(chǔ)上開發(fā) AI 驅(qū)動的軟件定義汽車，包括 ET7、ET5。

蔚來的可擴(kuò)展 AI 基礎(chǔ)設(shè)施由 NVIDIA HGX 驅(qū)動，共配備 8 個(gè) NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU 和 NVIDIA ConnectX-6 InfiniBand 網(wǎng)卡。這個(gè)可擴(kuò)展的超級計(jì)算機(jī)集群中包含一組 NVME SSD 服務(wù)器，并通過高速 NVIDIA Quantum InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)平臺相互連接。

借助 NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU，蔚來以縱向和橫向擴(kuò)展方式搭建并應(yīng)用 AI 平臺。對 NVIDIA Multi-Instance GPU 的合理使用，使得算法工程師在開發(fā)過程中的工作效率和集群資源利用率得到巨大提升，讓蔚來的模型開發(fā)效率提高了 20 倍，幫助蔚來更快地落地自動駕駛產(chǎn)品，向更新更快的架構(gòu)發(fā)展。

此外，蔚來在 NVIDIA NVLink 和 NVIDIA Mellanox InfiniBand 的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了支持多卡和多機(jī)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，使用 NVIDIA Mellanox InfiniBand 和基于 NVIDIA Mellanox InfiniBand 的 RDMA 技術(shù)，構(gòu)建了分布式的高性能文件讀取加速套件。

對于與 NVIDIA 的合作，蔚來 AI 平臺負(fù)責(zé)人白宇利表示：“量產(chǎn)車面臨的復(fù)雜場景是蔚來自動駕駛能力的試金石，同時(shí)，量產(chǎn)車產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)也是未來自動駕駛能力的護(hù)城河。NVIDIA 的高性能計(jì)算解決方案成為了蔚來在自動駕駛這條道路上的加速器?！?/p>

賦能汽車行業(yè)一級供應(yīng)商：

大陸集團(tuán)基于 NVIDIA DGX AI 系統(tǒng)建立高算力集群

大陸集團(tuán)致力于為汽車行業(yè)提供最尖端的技術(shù)與最可靠的服務(wù)，其駕駛輔助平臺利用 AI 技術(shù)訓(xùn)練車輛自主決策，從而為司機(jī)提供協(xié)助，并在未來最終實(shí)現(xiàn)自動駕駛。

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技術(shù)挑戰(zhàn)

隨著系統(tǒng)的復(fù)雜程度不斷提升，傳統(tǒng)的軟件開發(fā)與機(jī)器學(xué)習(xí)模式開始體現(xiàn)出自身的局限性，大陸集團(tuán)以深度學(xué)習(xí)與仿真測試作為開發(fā)人工智能解決方案的基礎(chǔ)。大陸集團(tuán)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)主要來自測試車隊(duì)。目前，車隊(duì)中的車輛每天行駛的總測試?yán)锍虨?15,000 公里，收集約 100TB 的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于 50,000 小時(shí)長的電影。被記錄的數(shù)據(jù)還需要通過回放用于模擬實(shí)車訓(xùn)練。

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方案亮點(diǎn)

大陸集團(tuán)與 NVIDIA 基于 NVIDIA DGX AI 系統(tǒng)建立高算力集群，其超級計(jì)算機(jī)包含超過 50 套 NVIDIA DGX 系統(tǒng)，以 NVIDIA Mellanox InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)連接，用于加速開發(fā)自動駕駛解決方案。同時(shí)提供接口與云端資源連接。主要應(yīng)用場景包括深度學(xué)習(xí)和仿真測試。

新的算力集群將開發(fā)周期從幾周縮短至幾個(gè)小時(shí)，使自動駕駛得以在中短期商業(yè)計(jì)劃中落實(shí)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間的縮短加快了新科技進(jìn)入市場的速度。

“超級計(jì)算機(jī)是對未來的投資，”大陸公司駕駛輔助系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)的總項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 Christian Schumacher 說，“最先進(jìn)的系統(tǒng)可以縮短訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間，與過往相比，借助 NVIDIA 的支持，我們能夠在相同的單位時(shí)間內(nèi)增加至少 14 倍的測試量?！?/p>

小結(jié)

NVIDIA 提供適用于自動駕駛汽車的基礎(chǔ)架構(gòu)，包括開發(fā)自動駕駛技術(shù)所需的數(shù)據(jù)中心全套硬件、軟件和工作流參考架構(gòu)，涵蓋從原始數(shù)據(jù)采集到驗(yàn)證的每個(gè)環(huán)節(jié)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、訓(xùn)練和驗(yàn)證以及仿真測試提供了所需的端到端基礎(chǔ)模塊。

在蔚來案例中采用的 NIVDIA HGX，是適用于龐大數(shù)據(jù)集、復(fù)雜模型等 AI 場景的加速服務(wù)器平臺。HGX 整合了 NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU、NVIDIA NVLink、NVIDIA Mellanox InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)及在 NGC（NVIDIA GPU Cloud）中經(jīng)全面優(yōu)化的 NVIDIA AI 軟件堆棧。同時(shí)，它樹立了新的計(jì)算密度標(biāo)桿，將 5 PETAFLOPS 的 AI 性能濃縮，并用一個(gè)平臺取代了各種 AI 工作負(fù)載的傳統(tǒng)孤島式基礎(chǔ)架構(gòu)。

而在兩個(gè)案例中均采用的 NVIDIA DGX POD，其參考架構(gòu)結(jié)合 NVIDIA 加速計(jì)算架構(gòu)、Mellanox 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和系統(tǒng)管理軟件，能夠?yàn)槲祦?、大陸集團(tuán)這樣的行業(yè)變革引領(lǐng)者，提供高性價(jià)比、即買即用、方便部署的解決方案，使超級計(jì)算能力變得易于訪問、安裝、管理，從而滿足自動駕駛復(fù)雜架構(gòu)的需求。

此外，可拓展性也是推動 NVIDIA DGX POD 占領(lǐng)市場的另一個(gè)亮點(diǎn)。隨著人工智能的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度日益提升，每一次創(chuàng)新都有可能帶來算力需求的指數(shù)型增長。超算基礎(chǔ)設(shè)施的可拓展性是滿足這一需求的重要前提。