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沒被數據虐哭過,不足以談自動駕駛

2022-12-20 19:26:36    來源:搜狐汽車

自動駕駛量產時代正在到來。

我國量產汽車的自動駕駛等級正在從L2級(組合駕駛輔助)向L3級(有條件自動駕駛)邁進,L4級自動駕駛技術也在研發及測試中。

以智能網聯汽車產業“優等生”上海為例,今年9月發布的《上海市加快智能網聯汽車創新發展實施方案》中提出,到2025年上海L2和L3級汽車占新車生產比例要超過70%,L4及以上汽車在限定區域和特定場景要實現商業化應用。


(資料圖)

在自動駕駛等級劃分中,每向上躍升一級,都需要跨越鴻溝,解決特定的技術挑戰。

其中,最底層最基礎的挑戰也最容易被忽略,那就是數據存儲和數據運算。

讓人頭禿的數據存儲和計算

自動駕駛是數據驅動的技術。

在自動駕駛模型訓練過程中,數據環節掉鏈子是最要命的,直接影響模型質量,從而影響車輛的安全性和穩定性。數據對車輛環境感知、精準定位、路徑規劃都有一定的影響。海量數據的高效存儲與計算,直接影響著車輛對感知層、決策層、執行層等的技術架構的構建,因此,強大的存儲系統支撐,和上層算力效率的支持,是自動駕駛企業普遍面臨多重數據挑戰:

數據多

自動駕駛測試車隊一般擁有多輛路測車,一輛測試車每天產生的數據量可達數TB,而且數據量還在不斷增加。

數據雜

自動駕駛需要使用的數據非常多元。數據來源有車輛數據、位置數據、環境感知數據、應用數據、個人數據等等,數據類型涉及結構化數據和非結構化數據,數據服務類型又涵蓋文件、對象等等,導致不同業務對存儲接口、協議訪問的需求多樣化。

計算頻率高,算力壓力大

隨著傳感器數量和圖像分辨率增加,算法模型日趨復雜,自動駕駛量產面臨更大的算力挑戰。業內有觀點認為,L3級自動駕駛需要100TOPS(1TOPS代表處理器每秒鐘可進行一萬億次操作)以上的算力級別,L3+級所需算力已經上升到1000TOPS以上。

數據安全難度大

自動駕駛汽車數據主要包括用戶隱私數據和國家地理信息數據,自動駕駛企業很難憑一己之力實現數據的分類分級、安全管控和隱私保護。

訓練效率要求高

自動駕駛模型迭代速度直接影響企業的核心競爭力。自動駕駛原始模型開發的過程中需要調用TB級的圖片數據集,數據讀取性能及海量元數據處理能力容易成為訓練瓶頸。

自動駕駛難題怎么解決?

面對數據存儲和算力難題,自動駕駛行業需要專門定制的解決方案。而且從技術壁壘和安全的角度,最好有底層自主研發技術做支撐。這正是存儲界“扛把子”曙光已經在做的。

目前,曙光推出了為自動駕駛場景量身定制的“數據存儲+智能計算”解決方案,幫助主機廠、上下游解決方案商應對數據挑戰。具體來看,曙光解決方案的能力主要體現在三個方面:

首先,自動駕駛專用“數據存儲+智能計算”

在數據存儲方面,曙光解決方案兼具極致性能、靈活配置和功能豐富等優勢。

自動駕駛模型訓練和大規模仿真中,車輛、道路信息等實時數據傳輸需要存儲系統強大的吞吐性能。曙光存儲事業部行業推廣總監王紹祥表示:“只需一套設備支持,多種協議滿足不同應用需求,在實現極致性能的同時兼具靈活性,實現多業務并發作業”。

基于領先的POSIX訪問協議,曙光自動駕駛數據存儲解決方案單節點可提供4GB/s+吞吐能力,支持大規模ETL端及標注客戶端,可為上千個物理及容器應用節點提供高性能支持。

在自動駕駛中,數據采集、處理、模型訓練、部署等不同業務流程對存儲服務的需求差異很大。曙光通過一套存儲系統支持文件、對象、容器訪問,打通多協議之間的數據流通,一份數據可以通過不同協議接口去訪問。而且,通過靈活的配置和自動適應功能,做到以冷/熱等維度對數據分層存儲,實現“采、存、管、用”的數據全生命周期管理。

在智能計算方面,曙光提供專為智能計算而生的大規模云端算力支撐,具備強勁算力的同時,為自動駕駛企業帶來高性價比。

曙光自動駕駛數據閉環方案底層算力資源打通10余家計算中心,匯聚海量計算資源,能夠滿足模型訓練的大規模并發計算需求,“曙光以強勁算力加快自動駕駛模型訓練進度,全面提升云車兩端仿真訓練效率,助力打破訓練瓶頸。”曙光智算解決方案總監董小海介紹道。

曙光智算解決方案總監董小海發表主題演講

同時,不同的自動駕駛企業可以靈活選擇公有云、混合云(曙光算力外接或企業硬件統一納管)、專有云(裸金屬集群)等方式,通過更匹配業務需求的部署方案降本增效。

其次,自主研發,保障安全合規,支持開放生態

在存儲領域,曙光有十余年自主研發經驗,具備代碼級深度定制化能力,助力自動駕駛企業將數據安全掌握在自己手中。

自動駕駛數據安全不是單點防護,而是軟硬結合的全生命周期數據安全體系。曙光解決方案支持數據權限精細化控制和算力自主調度,實現軟硬件全自主全流程可控,保障數據存取安全和訪問合規。

同時,曙光自動駕駛協同方案基于兼容通用的人工智能計算架構,整體計算生態更為開放,軟硬件生態豐富,便于企業快速實現移植與兼容適配。而且支持多個計算框架,目前已實現模型算子精度性能對齊及分布式計算框架優化。

第三,定制化服務能力

在存儲領域,曙光積累了眾多數百PB級存儲系統部署及長期運維經驗,已為全國數千家用戶管理著數十EB的存儲空間。

現在,自動駕駛企業也可以直接繼承曙光長達十年的運維服務經驗。通過7*24小時專業團隊在線,曙光可以提供專業、定制化的服務支持,提供底層核心部件級別的深度調優,為自動駕駛量產提供了必要的后勤保障。

當自動駕駛從L2級向L3級躍進時,更強大的數據解決方案的落地是前提。面對自動駕駛行業的數據難題,曙光通過自主研發給出了存儲+計算的一站式解決方案,將助力自動駕駛加速量產進程。

關鍵詞: 解決方案 數據存儲 存儲系統

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