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NVIDIA发表Drive AGX Orin运算平台、开放预先训练模型 扩大推动自驾车应用 (150449)

NVIDIA Drive AGX Orin运算平台整合170亿组电晶体,可发挥每秒200兆次运算效率,则可相容先前整合Volta显示架构的Xavier运算平台使用软体,并且能发挥7倍以上运算效能,将可对应Level 2至Level 5的全自动驾驶运作表现,并且符合美国ISO 26262 ASIL-D安全标准。

除了宣布与百度、阿里巴巴合作,NVIDIA在GTC China期间也宣布针对自驾车与自动化机器人打造全新Drive AGX Orin运算平台,同时也确认与滴滴合作打造自驾车服务项目。

为了让自驾车设计应用加速扩展,NVIDIA更提出在NVIDIA GPU Cloud (NGC)云端服务开放使用,并且预先完成训练自驾车学习模型,其中包含可让自驾车判断道路物件、距离、光达资讯、行进路径缓冲空间、交通号志及道路标示识别、交通管制人员手势与姿势,以及包含地图资讯与道路规划判读,或是针对不同时间、天候路况等情况判断,借此让各个厂商投入制作自驾车所花费时间、成本及难度大幅缩减。

依照NVIDIA说明,借由预先完成训练模型,即可让自驾车能以一定学习经验上路,并且依照不同需求进行后续训练,厂商可以不必从零开始进行打造,即可快速制作一台自驾车。同时,透过云端平台进行协同学习 (Federated Learning)之下,各个厂商也能借由学习经验同步共享,持续让预先完成训练模型更为完整,并且能对应更多驾驶应用场景,使自驾车能够在持续学习情况下让行驶判断表现更加精准、正确。

而此次宣布推出的全新Drive AGX Orin运算平台,NVIDIA表示花费4年时间研发,并且整合170亿组电晶体,可发挥每秒200兆次运算效率,则可相容先前整合Volta显示架构的Xavier运算平台使用软体,并且能发挥7倍以上运算效能。

在自驾运作部分,Drive AGX Orin运算平台将可对应Level 2至Level 5的全自动驾驶运作表现,并且符合美国ISO 26262 ASIL-D安全标准。

NVIDIA与百度、阿里巴巴合作 透过GPU与新版推理平台 更快呈现搜寻结果或推荐商品 (150450)

NVIDIA与百度合作透过Tesla V100 GPU进行学习加速,让旗下网页搜寻、广告投放、影片内容分析等服务可以在搜寻结果中更快被呈现,与阿里巴巴合作则是透过Tesla T4 GPU让淘宝、天猫商城能够在使用者按下按键之后,随即找到适合个人的商品,或是推荐合适商品给不同对象。 在此次GTC China活动中,NVIDIA针对目前中国境内庞大网路使用需求,分别宣布与百度及阿里巴巴携手合作,透过多组GPU运算丛集形成人工智慧学习推论,协助使用者在网路服务中找到最适合自己的内容。  此外,NVIDIA也宣布释出新版TensorRT 7推理平台,透过整合更多人工智慧运算框架,借此对应反应更快且更精准的电脑视觉、对话理解判断,以及内容推荐效果,同时可以轻易布署在各类需要人工智慧辅助的网路服务。  其实在很早之前

此次宣布携手滴滴将自驾车导入app线上叫车服务滴滴出行,更预期能让自驾车应用与城市交通有更深层结合。


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