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2025年1月
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近幾年無人駕駛汽車概念非常火熱，眾多廠商都在加大該領域的研發投入，努力的朝著未來實現自動駕駛的終極目標前行。而進行自動駕駛汽車的研發，在IT領域需要計算、存儲、大數據和人工智能等技術能力。曙光能夠為自動駕駛IT平臺提供從底層基礎架構到上層深度學習開發環境搭建，并以可視化的方式實現對計算集群部署、管理、監控、作業調度等功能的整體解決方案。讓用戶可以實時采集、存儲、模擬和分析行車數據，為自動駕駛車輛的開發提供強大的IT平臺支撐。
采用全新的AI計算平臺架構設計，高帶寬和低延遲輸出 更高的加速比，為人工智能應用提供超強算力
存儲系統采用分布式存儲架構實現高并發響應和I/O聚 合帶寬，穩定可靠，具有在線擴展能力
容器化深度學習平臺，幫助用戶解決高效資源分配、快 速環境搭建、靈活應用遷移等需求
數據處理集群將試驗場中車輛行駛的數據完成解碼、打標簽等工作后，將數據存儲至ParaStor300分布式存儲系統；AI分析集群可兼容TensorFlow、Caffe、 PyTorch等多種AI計算框架，完成對行車數據的模擬訓練、分析；經過AI平臺之后，數據流入到大數據分析集群進行大數據分析；容器服務集群可以將數據庫、測試工具及應用軟件等以容器的方式部署和運行，更加靈活；數據流引擎可自動化處理數據的采集、AI分析、計算和存儲，形成自動化數據流；綜合集群管理系統實現對所有平臺的管理、調度、監控，優化利用集群計算和存儲資源。
存儲空間隨需求彈性擴展，同時實現聚合帶寬的線性增加，應對自動駕駛平臺海量數據存儲空間和高性能需求。
系統軟硬件一體化調優，為應用提供超強運算能力，并實現從底層系統到上層框架的多層深度學習開發環境一鍵部署。
通過可視化統一管理平臺實現對整個計算集群的管理、調度、監控、告警、統計，有效提高管理效率，降低運維成本。
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