Bên trong Hệ thống AI Toàn diện của NVIDIA cho Tự lái

Bảng nội dung

1. Giới thiệu
2. Khái niệm centromere
3. Nền tảng "drive"
   • 3.1 Giới thiệu về drive
   • 3.2 Các khả năng tính toán
4. Phát triển mạng lưới quy mô lớn
   • 4.1 Mô hình học máy trong stack
   • 4.2 Kiểm thử và xác minh
   • 4.3 Thử nghiệm cường độ và vật liệu
5. Thử nghiệm với dữ liệu thực tế
   • 5.1 Quy mô dữ liệu
   • 5.2 Xử lý dữ liệu và hiệu năng
6. Hệ thống tính toán và lưu trữ
   • 6.1 Siêu máy tính GPU
   • 6.2 Nền tảng DrivePegasus
   • 6.3 Tính toán và lưu trữ tỷ lệ thuận
7. Tổ chức và quản lý dữ liệu
   • 7.1 Quy trình tổ chức dữ liệu
   • 7.2 Quy trình thành phần AI
   • 7.3 Quản lý công việc tự động
8. Quy trình phát triển AI như thế nào
   • 8.1 Quy trình lọc dữ liệu
   • 8.2 Quy trình phân loại và đánh giá
   • 8.3 Quy trình liên kết mô hình và dữ liệu
9. Khối lượng công việc và tăng trưởng
   • 9.1 Thử nghiệm đủ lớn
   • 9.2 Tăng trưởng dữ liệu và tạo mô hình
10. Kết luận và tương lai
11. Tài liệu tham khảo

Giới thiệu

Trong thế giới ngày nay, nhiều công ty đã xây dựng các ứng dụng và nền tảng AI của riêng mình. Tuy nhiên, việc xây dựng một hệ thống AI hoàn chỉnh không phải là chuyện đơn giản. Bài viết này sẽ đưa bạn vào hành trình phát triển của chúng tôi tại Indigo AI, nơi chúng tôi đã xây dựng một nền tảng centromere AI đáng kinh ngạc. ...

Điều gì khiến việc kiểm thử trở nên khó khăn? Việc kiểm thử AI đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu thực tế để đo đạc hiệu năng chính xác. Tuy nhiên, mô phỏng dữ liệu không thể thay thế được dữ liệu thực, và việc xử lý dữ liệu thực là một thách thức đối với các nhà phát triển. Với kho dữ liệu lên tới hàng petabyte, việc quản lý, xử lý và lưu trữ dữ liệu trở nên phức tạp. Chúng tôi đã đạt được giải pháp bằng việc xây dựng một hệ thống siêu máy tính và điểm truy cập dữ liệu vào đúng thời điểm cần thiết để đảm bảo nhóm phát triển có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Điều gì xảy ra tiếp theo? Trong nhiều năm tới, chúng tôi dự định mở rộng quy mô và tăng cường khả năng tính toán và lưu trữ của hệ thống. Từ việc xử lý hàng petabyte dữ liệu mỗi tuần, chúng tôi sẽ phát triển lên hàng trăm petabyte. Dự án này đòi hỏi chúng tôi phải có những ý tưởng đột phá và quan trọng đó là sự đồng lòng và cống hiến của toàn bộ nhóm phát triển và nhà nghiên cứu của chúng tôi. Chúng tôi rất tự hào về những gì đã đạt được và chúng tôi mong chờ tương lai hứa hẹn của công nghệ tự hành.

Tài liệu tham khảo

1. Website chính thức của Indigo AI
2. Bài báo nghiên cứu về mạng lưới AI của Indigo
3. DrivePegasus - Nền tảng AI của Indigo

FAQ

Q: Indigo AI đã xây dựng những mô hình AI nào trong công nghệ tự hành? A: Indigo AI đã xây dựng gần 20 mô hình AI để cung cấp sức mạnh cho nền tảng tự hành của chúng tôi. Những mô hình này đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy trong nhiều tình huống và điều kiện khác nhau.

Q: Dữ liệu thực tế chơi vai trò quan trọng như thế nào trong việc phát triển AI? A: Dữ liệu thực tế là yếu tố quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của các mô hình AI. Mô phỏng dữ liệu không thể thay thế được dữ liệu thực, và việc xử lý dữ liệu thực là một thách thức đối với nhà phát triển. Chính vì vậy, chúng tôi đặt sự chú trọng đặc biệt vào việc thu thập và quản lý dữ liệu thực tế để đánh giá và kiểm tra hiệu năng của hệ thống.

Q: Hệ thống AI của Indigo dự định tăng trưởng như thế nào trong tương lai? A: Chúng tôi dự định mở rộng quy mô và tăng cường khả năng tính toán và lưu trữ của hệ thống AI trong tương lai. Chúng tôi sẽ tiếp tục nỗ lực để đạt được độ chính xác và độ tin cậy cao nhất trong công nghệ tự hành.