GPU로 구동되는 AI 플랫폼 소개

목차

1. 🚗 NVDIA의 드라이브 플랫폼 소개

   • 1.1 드라이브 플랫폼 개요
   • 1.2 드라이브의 하드웨어 레이어
   • 1.3 드라이브 응용 프로그램 레이어
   • 1.4 드라이브 플랫폼의 주요 기능

2. 🎯 자율 주행 자동차 개발의 어려움

   • 2.1 자율 주행의 기능적 복잡성
   • 2.2 안전 요구 사항의 증가
   • 2.3 데이터의 양과 다양성
   • 2.4 하이브리드 개발 환경의 복잡성
   • 2.5 시뮬레이션과 리플레이 전략

3. 📊 자율 주행 자동차 개발에 필요한 데이터 처리

   • 3.1 데이터 수집과 관리
   • 3.2 데이터 선별 및 레이블링
   • 3.3 모델 훈련과 최적화
   • 3.4 시뮬레이션과 리플레이

4. 🖥️ NVIDIA의 마그레브 플랫폼

   • 4.1 마그레브 플랫폼의 개요
   • 4.2 데이터 관리 및 워크플로우 관리
   • 4.3 데이터 센터 백본 구축
   • 4.4 레이블링과 훈련의 자동화
   • 4.5 시뮬레이션 및 리플레이

5. 🚀 마그레브 플랫폼의 배포와 확장

   • 5.1 데이터와 컴퓨팅의 접근성
   • 5.2 슈퍼팟: NVIDIA의 새로운 컴퓨팅 파워

NVDIA의 드라이브 플랫폼 소개

1.1 드라이브 플랫폼 개요

NVDIA의 드라이브 플랫폼은 자율 주행 자동차를 위한 소프트웨어 정의 차량을 가능하게 하는 플랫폼입니다. 드라이브 플랫폼은 하드웨어 레이어, 응용 프로그램 레이어, 그리고 주요 기능을 포함하고 있습니다.

1.2 드라이브의 하드웨어 레이어

NVDIA는 GPU를 SOC(System on a Chip)에 탑재하여 자율 주행 애플리케이션을 지원하는 하드웨어 레이어를 제공합니다. 이는 고밀도 계산 능력을 제공하여 자율 주행 애플리케이션을 지원합니다.

1.3 드라이브 응용 프로그램 레이어

드라이브 응용 프로그램 레이어에는 드라이브 헤비와 드라이브 IX가 포함됩니다. 드라이브 헤비는 완전 자율 주행 자동차 스택을 제공하여 심층 신경망 및 컴퓨터 비전 기능을 포함합니다. 드라이브 IX는 캐빈 경험에 대한 유사한 기능을 제공합니다.

1.4 드라이브 플랫폼의 주요 기능

드라이브 플랫폼은 데이터 수집, 관리, 레이블링, 훈련, 시뮬레이션 및 리플레이와 같은 핵심 작업을 지원합니다. 이를 통해 자율 주행 자동차의 개발 및 테스트 프로세스를 간소화하고 효율적으로 진행할 수 있습니다.

자율 주행 자동차 개발의 어려움

2.1 자율 주행의 기능적 복잡성

자율 주행 자동차는 주변 환경을 인식하고 결정하는 데 필요한 막대한 기능을 가지고 있습니다. 이러한 인식 스택의 복잡성은 매우 높습니다.

2.2 안전 요구 사항의 증가

자율 주행 자동차의 안전 요구 사항은 증가하고 있습니다. 다양한 환경 및 조건에서 안전한 운전을 보장하기 위해 다양한 테스트가 필요합니다.

2.3 데이터의 양과 다양성

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