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2019年8月29日

自动驾驶:如何使用HPEC实现边缘人工智能和深度学习

自动车辆需要持续的情境感知:它们需要复杂的传感器(雷达,激光雷达,高分辨率摄像机等),以不断捕获车辆需要执行自主任务的环境信息。这需要一组必威彩票高性能嵌入式计算(HPEC)系统能够处理大量的数据,与传感器交换这些数据并应用Edge AI(人工智能)和深度学习算法实时训练车辆。

荷兰提供HPEC系统可以组合在一起提供无与伦比的性能和容量汽车和崎岖的应用程序。这些系统提供存储、计算、网络、边缘人工智能和深度学习能力赢得5级自主驾驶的挑战(车辆是完全自主的,无需驾驶员的干预)

Eurotech HPEC系统通过了汽车应用认证,具有液体冷却功能,可以在用户应用中实现无缝集成

以下是3个可能的架构,以Eurotech HPEC系统为特色,以实现自动驾驶。

高性能的数据记录

此用例是Stoollined高性能DataLogging应用程序的示例,其中Dynacor 40-34.通过通过该来自多个车辆传感器接收聚合的数据流DynaNET 10 g-01.这种体系结构平衡,带40gbe骨干,最高可达48倍的数据源。

这种设置为客户提供了巨大的价值,他们需要在实际驾驶条件下收集车辆和环境数据集,以最小的修改利用现有的商用车。该系统非常紧凑,并且通过了汽车认证,安装DynaCOR 40-34和DynaNET 10G-01只需要典型小型汽车后备箱体积的一小部分。

必威彩票自治驾驶高性能数据记录

自动驾驶:在船上启用高性能计算的边缘AI

该用例将可伸缩的计算能力添加到上一节所示的独立体系结构的日志记录能力中,并介绍了两个支持车载Edge AI的新构建块。的Dynacor 50-35.是一个坚固耐用的HPEC服务器,具有前所未有的计算能力,支持AI和深度学习算法在边缘进行自主驾驶。的Dynanet 100g-01是一种高性必威彩票能的以太网交换机,拥有100GbE端口,可进行大量的双向数据传输。

必威彩票高性能嵌入式计算和AI用于自主驾驶

在此示出的示例中,传感器数据流被A汇总DynaNET 10 g-01然后输入骨干DynaNET 100G-01。在这种安排中,所有DynaCORs都使用2x56GbE链路,每个设备总带宽为112Gb/s,可以动态分配。我们可以合理地假设连续的、实时的传感器数据流(高达40Gb/s)将被定向到第一个DynaCOR接口,留下第二个接口用于计算任务和消息。

Dynanet 100G-01和Dynanet 10G-01的显着特征是第3层网络,其能够实现非常微量的交通管理。这是最小化延迟的至关重要,并确保数据流被引导到正确的设备,避免数据饥饿和类似的其他网络问题,这些问题会降低整个架构的确定性运行条件。

由于Dynanet 100G-01提供了16个端口,每个都能够为40/56 / 100GB / s,并且Dynacor 40-34和Dynacor 50-35都具有双40 / 56GB / s接口,可以混合和匹配使用40 / 56GB / s链路的15个染色剂,或多达7个堤坝,具有80 / 112g / s的链路;可以使用一个或两个40gbe链路来到达连接到一个或两个Dynanet 10G-01的传感器网络。

通过混合和匹配构建块,可以达到极端配置,例如:高达256TB的NVME存储容量(使用16个存储设备),或最多16TFLOPS(CPU)+ 248TFLOPS(GPU,FP32)计算性能,和之间的任何东西。这使得Edge AI和深入学习在船上的巨大数据处理。

值得注意的是,每个Dynacor都具有2x GBE接口,即使在这些极端情况下也允许直接传感器连接;此外,Dynacor 50-35可以配置NVME存储,为客户提供额外的灵活性。

自动驾驶冗余HPEC架构

在最后一个示例中,我们将展示如何通过添加两个交换机来实现冗余架构。虽然这是一个简单的方法,也不能完全反映真正的冗余架构是如何实现在现实情况下,它还演示了如何创建一个非常复杂的计算和存储基础设施在一个正常的车辆,同时保持在物理限制强加的空间,工作条件和总允许功率。

自动驾驶冗余HPEC架构



HPEC和自主驾驶白皮书

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