先进基础架构加速自动驾驶技术发展

在「自动驾驶公开课」栏目中，NVIDIA 将带领自动驾驶开发者回顾精彩的在线研讨会及演讲等，更深入地了解软硬件产品、基础架构和多种解决方案的先进技术与实践应用。点击“阅读原文”，一键回看本期公开课!

自动驾驶开发中的先进基础架构

及数据合成仿真实践

本期介绍

自动驾驶基础架构的主要工作包括了 Hardware(硬件)、Onboard(车载系统)、Cloud(云端)三大板块，其核心价值是为自动驾驶提供恰到好处的、全方位的技术保障。而在自动驾驶的开发中，无论是数据摄取、模型训练还是仿真验证，都离不开强大的计算平台等基础架构的支撑。在自动驾驶系统中，如果说感知是眼睛，规划是大脑，那么基础架构就是神经系统，将自动驾驶软件系统与车辆紧密的联系在一起。

在《自动驾驶开发中的先进基础架构及数据合成仿真实践》公开课中，由 NVIDIA 汽车行业业务拓展总监陈晔担任主讲人。陈晔是 NVIDIA 汽车行业业务拓展总监，负责 NVIDIA 汽车企业业务，包括自动驾驶端到端开发软硬件方案、自动驾驶验证平台、通用 AI 在汽车行业的应用、Omniverse 在汽车行业的应用等。

NVIDIA DRIVE 基础架构包括开发和验证自动驾驶技术(从原始数据收集到验证)所需的完整数据中心硬件、软件和工作流程。该基础架构为神经网络开发、训练和验证、回放以及在模拟中进行测试提供了所需的构建模块。

其中，NVIDIA DGX SuperPOD 便是希望为专注于洞见非基础架构的组织提供的一站式 AI 数据中心解决方案。NVIDIA DGX SuperPOD 不仅能够用于快速训练安全自动驾驶汽车所需要的海量深度神经网络。得益于模块化和企业级设计，该系统还能够以极快的速度完成部署。

而借助 NVIDIA DRIVE Sim，虚拟汽车可以在各种场景(从常规驾驶到罕见乃至危险情况)中进行数百万英里的仿真驾驶，并且比现实世界中的驾驶测试更高效、更经济实惠、更安全。高保真平台还可以生成基于物理效果的合成传感器和真值数据，从而根据任意开发需求定制场景。

本次公开课中，在对先进基础架构加速自动驾驶技术进行介绍之后，主讲人陈晔会重点讲解 NVIDIA DGX SuperPOD 在自动驾驶开发场景的应用。最后，陈晔将深入解析自动驾驶模型训练实践——数据合成与仿真。

通过观看本次公开课，您将学习到：

先进基础架构加速自动驾驶技术

NVIDIA DGX SuperPOD 在自动驾驶开发场景的应用

自动驾驶模型训练实践—数据合成与仿真

主讲人

陈晔

NVIDIA 汽车行业业务拓展总监

负责 NVIDIA 汽车企业业务，包括自动驾驶端到端开发软硬件方案、自动驾驶验证平台、通用 AI 在汽车行业的应用、Omniverse 在汽车行业的应用等;16 年汽车行业工作背景，曾经在联合汽车电子、大陆汽车和 3M 从事研发、产品管理、战略规划、业务拓展和销售的工作。在此之前，他获得了中欧国际工商学院 MBA、上海交通大学车辆工程工学硕士。

原文标题：自动驾驶公开课 | 自动驾驶开发中的先进基础架构及数据合成仿真实践

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　　审核编辑：汤梓红