英伟达:麻省理工学院在 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 上开发出一体化自动驾驶网络

7 月 7 日消息 从英伟达获悉,麻省理工学院的研究人员正在开发一个一体化深度神经网络(DNN)为自动驾...

  7 月 7 日消息 从英伟达获悉,麻省理工学院的研究人员正在开发一个一体化深度神经网络(DNN)为自动驾驶汽车提供支持,并取代由多个网络组成的系统。

  据悉,在今年 COMPUTEX 上发表的这项研究使用了 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 在车辆中运行网络,能够高效、实时地处理激光雷达数据。

英伟达:麻省理工学院在 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 上开发出一体化自动驾驶网络插图

  自动驾驶汽车传感器会产生大量数据。如果一个由 50 辆车组成的车队每天行驶 6 小时,那么每天就会产生约 1.6PB 的传感器数据。

  在论文中,麻省理工学院团队详细介绍了如何使用一个一体化 DNN 尝试新的自动驾驶策略,首先就是要完成实时激光雷达传感器数据处理任务。通过运用 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus,该团队进一步加快激光雷达的计算速度以实现甚至超越这一目标,其运行速度比目前最先进的系统还要快 15 倍。

  英伟达表示,NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 是一款专为 L4 级和 L5 级自动驾驶系统设计的 AI 超级计算平台。它结合了两个 NVIDIA Xavier SoC 和两个 NVIDIA Turing 架构 GPU 的性能,实现了每秒 320 万亿次运算性能。

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