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自动驾驶汽车的AI如何练成？自动驾驶数据存储加智能计算协同

2023-05-08来源：网络作者：编辑1阅读量：

现在自动驾驶汽车又被称作车轮上的数据中心，数据点燃变成自动驾驶开发流程中的一道大坎。那么你知道训练一个AI老司机，需要投喂多少数据吗?答案可能是上百PB，相当于1亿部高清电影。而这些数据的类型又十分复杂，要想提高练成AI老司机的效率，如何处理他们就成了关键。

自动驾驶AI

这段时间我刷到了中科曙光的自动驾驶数据存储加智能计算协同方案。简单来说就是在存储和计算两个方面解决问题，存储上做到存的多存的快存的安全，计算上确保AI训练模型学的快算的准。具体是怎么做的呢?先说说存储吧，首先存的多，从容量来看曙光自家的分布式存储系统Paras store可以扩展到4,000多个节点，真正做到1B级存储容量。

自动驾驶AI

针对研发流程繁琐的情况，曙光做到了一套存储支持文件，对象容器访问，满足自动驾驶各个流程的应用需求。其次存的快，为了提升模型训练和模拟仿真的效率，他们还用了业界领先的POSIX访问协议。单节点吞吐能力达到每秒4级必加，做到数据丝滑流转。

自动驾驶AI

最后还得存的放心，为此曙光精细化控制数据权限，提供从软件到硬件，全自主全流程可控的存储方案，确保了数据安全。数据存好后，AI也就有了一套完整的练车教材。那AI要怎么学呢?曙光选择从计算入手，第一保证AI学的快，曙光和行业生态伙伴合作提供了一个闭环的工具链可，以实现跨区域高效算力调度，对数据进行极速处理。

自动驾驶AI

第二则要AI算的准，在这方面曙光自己运营了十几家计算中心，通过海量的计算资源，提高机器学习算法的质量和效率，让AI真正做到学以致用。这样AI司机开车时，就可以迅速做出准确的决策，确保安稳上路。可以发现曙光这套存储加计算的协同方案，确实能稳定的管理车端数据，保证AI学习效率速成AI老司机。

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