次世代のインテリジェント車両を構築するには、最先端を行くAIインフラストラクチャが必要です。
電気自動車メーカーのNIOが使用している NVIDIA HGX A100 AIを利用したソフトウェア定義の車両を開発するための包括的なデータセンターインフラストラクチャを構築します。 高性能コンピューティングにより、自動車メーカーは高度な深層学習モデルを継続的に反復し、閉ループ環境で堅牢な自動運転アルゴリズムを作成できます。
「大量生産された車が直面する複雑なシナリオと、これらのフリートが生成する大量のデータは、NIOの自動運転機能の基礎です」とNIOのAIプラットフォームの責任者であるBaiYuli氏は述べています。 「NVIDIAの高性能コンピューティングソリューションを使用することで、NIOは自動運転への道を加速することができます。」
NIOは、完全に電動でインテリジェントなフラッグシップセダンであるET7など、このインフラストラクチャで開発されたインテリジェント車両をすでに発売しています。 中型パフォーマンスセダンのET5は9月にデビューする予定。
高性能のデータセンター開発に加えて、両方のモデルは、4つのNVIDIADRIVEOrinシステムオンチップを搭載したAdamスーパーコンピューター上に構築されています。 これらの車両は、自動運転とインテリジェントなコックピット機能を備えており、データセンターで継続的に繰り返され、改善されて、革新的な顧客体験を実現します。
NVIDIAGPUとネットワーキングを使用した高性能AIインフラストラクチャの構築
データセンターの役割は、AIモデルのトレーニングのために大量のデータを取り込み、キュレートし、ラベルを付けることです。
データ収集フリートは、毎年数百ペタバイトのデータと数十億の画像を生成します。 このデータは、車両で実行されるディープニューラルネットワーク（DNN）を最適化するために使用されます。
NIOのスケーラブルなAIインフラストラクチャは、8つのA100 TensorCoreGPUとNVIDIAConnectX-6InfiniBandアダプターを備えたNVIDIAHGXを搭載しています。 このスケーラブルなスーパーコンピュータークラスターは、NVMESSDサーバーと高速NVIDIAQuantumInfiniBandネットワークプラットフォームを介した相互接続で構成されています。
この強力なインフラストラクチャにより、大量の深層学習トレーニングデータをスーパーコンピューターメモリまたはNVIDIAA100ビデオメモリに最大200Gbpsの超高速で転送できます。
NVIDIA HGX A100は、自動運転車に電力を供給するような大きなデータセットや複雑なモデルなど、AIシナリオ向けに設計された高性能サーバープラットフォームです。 完全に最適化されたNVIDIAAIソフトウェアスタックが組み込まれています NGC。
このプラットフォームは、新しいコンピューティング密度ベンチマークを設定し、5ペタフロップスのAIパフォーマンスを凝縮し、サイロ化されたインフラストラクチャを単一のプラットフォームに置き換えて、さまざまな複雑なAIアプリケーションに対応します。
HGX A100を使用すると、NIOはスケーラブルなAIシステムを柔軟に開発および展開できます。 また、モデル開発の効率を最大20倍に高めることができるため、自動運転車をより早く発売し、より新しく、より高速なアーキテクチャに進化させることができます。
先に進む
NIOは、ソフトウェアで定義されたラインナップですでに競争に参加しており、中国の合肥にある工場の生産能力を年間24万台に倍増し、最大30万台の生産が可能な施設を計画していることを発表しました。
NIOが生産能力を拡張し、グローバル市場への拡大を続けるにつれて、NVIDIA HGXはそれらに合わせて拡張し、自動車業界で最も先進的なAIプラットフォームの1つを展開できるようになります。