昆腾推出参考架构 用于开发自动驾驶系统和工业AIML应用程序

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  公司(Quantum Corporation)宣布发布用于高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)系统的全新端到端参考架构。通过增强获取、转移、存储和管理自动驾驶汽车软件开发所需的数据,该独特架构旨在满足ADAS/AD开发各个阶段的特定需求,使自动驾驶汽车开发人员能够利用数据引领下一个自动驾驶创新时代。

  总裁兼首席执行官Jamie Lerner表示:“尽管自动驾驶汽车发展仍处于初期,但开发自动驾驶汽车的机构目前正处于一个十字路口。随着所捕获的数据量呈指数级增长,市场迫切需要提高数据管理生命周期中的速度、容量和成本效益。作为非结构化数据捕获、存储、管理和丰富的专家,我们正在引领潮流,提供完整的端到端解决方案组合和经实验室验证的技术,以极低的成本提供业界最佳的性能、容量和可扩展性,满足ADAS/AD解决方案的所有要求。这种全新参考架构可为ADAS开发人员提供支持,从而打造未来的自动驾驶汽车。”

  自动驾驶汽车开发过程中产生的大量数据表明AV制造商面临的挑战之大。测试车辆通常每小时都会捕获由多个摄像头、激光雷达和雷达生成的数TB的传感器数据。ADAS/AD开发系统依靠收集和处理这些大量非结构化数据来构建复杂的机器学习(ML)模型和算法,因此需要智能高效的数据管理。通过利用全新端到端参考架构,开发人员可以利用昆腾完整的端到端数据管理解决方案组合,提供ADAS/AD系统所需的性能、容量和可扩展性水平。

  AV开发系统中的数据处理从在测试车辆中捕获数据开始。Quantum R6000是一款超快的汽车和军用规格边缘存储设备,专为在恶劣环境(包括汽车、卡车、飞机和其他移动车辆)中捕获高速数据而开发。该设备可提供车载记录器所需的大数据存储容量,可以长时间存储收集到的传感器数据,而且外形小巧,非常适合自动驾驶测试车辆。R6000旨在满足恶劣环境的要求,专为实现高可用性和可靠性而打造。捕获数据后,R6000可移动存储可实现快速数据卸载和路上更换,使汽车能够继续使用并减少车辆停机时间。

  随后,数据会被上传到昆腾屡获殊荣的StorNext文件系统进行处理。StorNext使用独立的基准测试展示了视频数据的最快整体响应时间,并且能够以高吞吐量处理数千个并发流。此外,StorNext软件包括一个策略引擎,可以选择在NVMe、HDD、对象存储、云和磁带上放置和管理数据。这种独特的数据管理功能可以跨多个层高效使用分析基础设施。

  在昆腾的技术加持下,ML模型训练和验证完成后,以及开发和部署新模型后,未来ML开发所需的海量数据集就可以保留在低成本存储中,从而可以兼顾性能和经济性。昆腾可提供强大的端到端解决方案组合。该方案可将数据分层实现最高效和最具成本效益,且专为ADAS/AD恶劣环境而构建,同时还具有必要性能、容量和可扩展性,从而可有效管理整个生命周期中的数据。

  昆腾ADAS/自动驾驶汽车解决方案实践负责人Graham Cousens表示:“自动驾驶汽车制造商正在捕获大量道路数据,然后使用这些数据来设计、开发和验证可以为自动驾驶汽车提供动力的算法。制造商们面临的挑战是如何有效提取信息,并与其他架构整合,以及长期保留数据。这些是昆腾40多年来一直在其他领域需要应对的挑战。基于经实验室测试、被证明优于竞品的解决方案打造,该参考架构由昆腾强大的StorNext文件系统(File System)和超快R6000车载数据存储设备驱动,将简化和推动自动驾驶汽车的未来发展。”

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