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　　北京2023年1月5日 /美通社/ -- 沒有方向盤的約束，無需時刻繃緊神經，只要下達指令即可享受輕松愉悅的旅程……自動駕駛已經成為交通領域極具想象力與商業價值的技術之一。但是，要想讓自動駕駛的愿景真正變成現實，智能駕駛企業仍然需要突破諸多障礙。

　　縱目科技是國內率先獲得整車廠L4級別量產項目定點合同的智能駕駛企業之一，為了加速智能駕駛開發，縱目科技通過部署浪潮AI服務器和浪潮AIStation軟硬件一體化方案，實現了智能駕駛訓練平臺計算資源、數據資源以及AI開發環境整合服務的優化和提升，同時，模型訓練的算力資源利用率由原先的70%提升至90%，模型訓練效率提升了35%。

　　智能駕駛模型訓練面臨巨大算力挑戰

　　縱目科技作為業內領先的自動駕駛和高級汽車輔助駕駛產品及技術供應商，擁有領先的算法能力、完整的系統設計能力和車規級別的生產制造能力。目前，縱目科技的智能駕駛系統已經覆蓋包括L4自主代客泊車系統（AVP）、自動泊車系統（APA）、360度環視高級駕駛輔助系統（ADAS）、ZATLAS全棧高精地圖等系列智能出行全生態產品。

　　在自動駕駛系統中，深度學習模型已經被廣泛用于計算機視覺等數據的處理與分析之中，用于滿足障礙物感知、車道線檢測與分割、即時定位與地圖構建、路徑規劃、行為規劃等場景的智能分析與決策要求。受益于日漸成熟的深度學習模型與強大的算力，智能駕駛系統能夠在毫秒級的時間內完成復雜路況信息的處理，并實現智能控制與反饋。

　　為了加速智能駕駛系統的研發與創新，推動智能駕駛深度學習模型的演進，縱目科技在深度學習領域進行了廣泛投入，這就意味著需要投入大量算力資源進行融合模型的大規模訓練。

　　要滿足智能駕駛模型訓練對于算力的要求，企業通常需要在算力資源構建方面進行大量投入。但同時，由于智能駕駛涉及多種應用場景與模型，復雜度較高，而且不同部門與開發人員的算力需求存在明顯差異，導致算力資源的調度、分配成為巨大的挑戰。如果算力調度平臺管理不當，不僅會影響產品的開發進度，還會造成算力資源的極大浪費。因此，縱目科技希望構建易用、高效的AI算力平臺，對計算資源、數據、模型進行全方位管理。

　　浪潮AI服務器+AIStation加速智能駕駛模型開發

　　針對智能駕駛模型訓練過程的算力挑戰，縱目科技部署了多節點的浪潮AI服務器NF5688M6和浪潮AIStation。通過強大的AI基礎算力，整合了自動駕駛訓練平臺的計算資源、數據資源以及AI開發環境，實現了計算資源的統一分配調度、訓練數據的集中管理并加速了模型流程化開發訓練。

　　該平臺采用的浪潮AI服務器NF5688M6搭載了業界先進的GPU，AI計算性能是傳統雙路CPU服務器的300倍。同時，NF5688M6在CPU與GPU之間采用Balance拓撲進行均衡負載，并通過NVSwitch互聯架構，實現全互聯和P2P通信，可以極大程度加速萬億級參數的超大規模模型訓練。

　　浪潮AIStation智能業務生產創新平臺是浪潮面向企業人工智能開發與推理場景的高效人工智能資源平臺，實現了算力的統一調度和模型開發、訓練、測試、發布的全流程一站式高效交付。通過對計算資源、數據資源和AI軟件棧的統一管理，AIStation為環境構建、模型開發、模型訓練、模型評估、模型部署全鏈路全面提速，助力客戶加快AI開發應用創新。

　　浪潮AIStation幫助縱目科技實現了計算資源的細粒度調度，最大化利用計算資源；數據加速系統的應用，顯著提升模型的訓練效率；分布式訓練一鍵式部署，有效降低訓練門檻，幫助開發工程師驅動更強大的算力更新迭代模型。在節約成本的同時，加速了智能駕駛應用的開發和行業創新。

　　浪潮AI服務器和AIStation軟硬件一體化方案具備強大、動態、彈性的AI算力。在成功部署該解決方案之后，縱目科技的算力資源利用率由70%提高至90%，模型訓練效率提升了35%。同時，受益于該方案的自動化AI開發工作流，縱目科技實現了超大規模分布式任務分鐘級部署，開發人員可同時訓練4-5個任務，開發周期縮短至1/3。

　　由深度學習賦能的智能駕駛正在深刻改變智慧交通的未來圖景，將會為駕乘帶來前所未來的便利。未來，浪潮信息將與縱目科技持續進行深度合作，加速自動駕駛系統的智能化演進，為消費者帶來更加安全、便捷的輔助駕駛和無人泊車等智能駕駛體驗。