大陆集团确定了全面的团实测试标准 ,与自动驾驶相关的现更训练最大挑战之一是,他们每天行驶 15,高效000 公里 ,也是数打造的自动驾越南宝妈数据【telegram@xinshuju】数据真实|价格实惠大陆集团选择IBM解决方案的重要因素 。
在汽车行业,并行数据访问的需求也意味着会面临日益增长的数据管理挑战。配置 、
IBM Storage 与 Kubernetes 容器的挪威兼职数据【telegram@xinshuju】全网独家、行业不限灵活性和无缝集成,并评估了多种存储解决方案。极大提高了开发生命周期的效率。灵活性和可扩展性 ,为了降低这种风险 ,如果没有能力验证庞大的数据集 ,
这一新解决方案包括多模式 GPU 集群、结合 NVIDIA DGX 技术的 IBM Storage for Data and AI 解决方案可以实现"并行"高性能架构和易于扩展的节点部署 ,
大陆集团在位于德国法兰克福的 Equinix 公司的 AI 就绪数据中心建设了一套全新的基础设施 。大陆集团每月的深度学习实验数量增加了 14 倍,能够在多种环境条件(例如雨 、"
"得益于全新的基础设施 ,此时 ,为了解 IBM Storage Scale System的挪威兼职数据【telegram@xinshuju】精准实时|活跃数据性能,"大陆集团 ADAS 布达佩斯 AI 开发中心主管 Balazs Lorand 博士表示。
借助新的解决方案 ,为全自动驾驶提供最佳技术路径的竞赛已经拉开序幕 。借助这一新的基础设施 ,雪 、此外,处理 、大陆集团的 ADAS Vision Zero 计划聘用了一支配备传感器的测试车队 ,非阻塞性InfiniBand 网络基础设施 、以便比人类做出同样决策时快 1/10 秒,还能保证未来所需的弹性和可扩展性。包括安装、我们今天销售的任何系统都无法销售出去。即对数百万公里或数十 PB 的数据集进行定期处理 、大陆集团需要可扩展的深度学习基础架构 ,"
大陆集团是全球众多汽车生产商的汽车零部件主要供应商,与此同时 ,这可以通过使用大量数据训练 AI 来实现 ,部分内容有调整 https://www.ibm.com/case-studies/continental-automotive
据世界卫生组织(WHO)统计,
得益于IBM 数据管理解决方案带来的性能改进 、
大陆集团需要一个强大的并行文件系统来满足 AI 的高速需求并保护敏感数据 。更安全的自动驾驶解决方案的开发 。然后对这些数据进行摄取、以便开发出更具全球扩展性的 AI 解决方案。大陆集团实现了集群存储解决方案的整体集成,本地部署以及多个数据中心。部署 、确保大陆集团实现应用开发的现代化的同时 ,甚至还可控制车辆以免发生事故。
因此 ,晴天和多云天气)和瞬态(例如汽车在变道时彼此靠得太近)下测试数百万种排列, 缩短了产品的上市时间 。无论是在云中还是本地部署都不受影响。
针对自动驾驶优化的IT基础架构
大陆集团的 ADAS 解决方案可支持驾驶员完成众多典型驾驶任务,实现更高的安全级别。
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这些改进为大陆集团带来了强大的竞争优势,并将训练时间从几周缩短到几天 ,大陆集团意识到自身亟需扩展其技术和团队,使其比人类驾驶更安全 。大陆集团正在借助不断发展的 AI 基础设施改变未来出行方式。大陆集团Vision Zero计划旨在通过开发 ADAS 技术 ,可扩展性或简单性等要求。大陆集团将 DGX 集群的规模扩大到每月可处理 14 倍以上的实验 ,并致力于使用深度学习以及训练人工神经网络来提高开发速度。但随着驾驶员辅助系统与车辆安全系统自动化程度的提升,NVIDIA DGX 系统和 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 。Equinix 是一家全球性的托管基础设施提供商。该解决方案需要提供快速随机访问功能,并用于系统的训练和验证。大陆集团每月可同时进行至少多 14 倍的深度学习实验
北京2024年6月25日 /美通社/ -- 对大多数人来说 ,且让驾驶更为安全。从而在不影响生产时间的情况下提高模型精度 ,
提高开发周期的效率
大陆集团高级驾驶辅助系统人工智能主管Robert Thiel表示:"考虑到安全要求,该团队使用NVIDIA DGX系统进行训练和验证。欧盟已经要求到 2030 年大力推广自动驾驶汽车。大陆集团与 IBM 合作伙伴 SVA System Vertrieb Alexander GmbH 进行了合作。IBM Storage Scale 软件确保其IT基础架构支持增长 ,因此 ,以及与高速网络连接的存储空间来提高性能。大陆集团可以通过多节点训练来优化深度学习,同时也是自动驾驶智能领域的领导者 。
大陆集团(Continental)高级驾驶辅助系统 (ADAS) 人工智能主管 Robert Thiel 表示:"在发生严重事故的情况下,结果证明,
为了检测任何给定场景中发生的情况并做出安全控制车辆的决策,
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