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NVIDIA 支撐自動(dòng)駕駛車端云端同步邁入高算力大模型時(shí)代

NVIDIA英偉達(dá) ? 來源:未知 ? 2023-03-19 22:40 ? 次閱讀

我國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,汽車智能化大勢所趨,自動(dòng)駕駛所需的算力需求高速增長。為了加速自動(dòng)駕駛生態(tài)發(fā)展,阿里云自動(dòng)駕駛加速器與行業(yè)領(lǐng)先的主機(jī)廠、投資機(jī)構(gòu)攜手,結(jié)合自身技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)資源,為自動(dòng)駕駛創(chuàng)新企業(yè)提供多項(xiàng)支持。

3 月 10-11 日,NVIDIA 開發(fā)與技術(shù)部門亞太區(qū)總經(jīng)理李曦鵬應(yīng)邀出席阿里云自動(dòng)駕駛加速器第一次線下集結(jié)活動(dòng)并發(fā)表主題演講《NVIDIA支撐自動(dòng)駕駛車端云端同步邁入高算力大模型時(shí)代》,演講分享了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域 AI 的研發(fā)趨勢和解決方案。

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NVIDIA 開發(fā)與技術(shù)部門亞太區(qū)總經(jīng)理李曦鵬

圖片來源:阿里云自動(dòng)駕駛加速器

以下為演講內(nèi)容:

自動(dòng)駕駛需要通過大量的傳感器獲取環(huán)境信息,然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,而加速計(jì)算可以提供更快的數(shù)據(jù)處理速度和更高的精度。加速計(jì)算不僅對(duì)自動(dòng)駕駛行業(yè)十分關(guān)鍵,也在數(shù)據(jù)處理、互聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療等領(lǐng)域扮演著重要的角色,促進(jìn)了這些行業(yè)的發(fā)展。

車端算力對(duì)于加速汽車智能化非常重要。作為自動(dòng)駕駛鏈條的基礎(chǔ),車上的大算力芯片和解決方案是必不可少的。NVIDIA DRIVE 平臺(tái)是全球最常用的自動(dòng)駕駛平臺(tái)之一,提供各種芯片和解決方案,包括車端、數(shù)據(jù)中心仿真解決方案。

安全是開發(fā)自動(dòng)駕駛的第一要?jiǎng)?wù),更大的算力可以提高安全性。NVIDIA 在 2022 年秋季 GTC 宣布的 NVIDIA DRIVE Thor SoC 車規(guī)級(jí)系統(tǒng)芯片,可實(shí)現(xiàn)最高 2000 TOPS AI 算力以及 2000 TFLOPS 浮點(diǎn)算力,可以在單個(gè)計(jì)算平臺(tái)整合全車的智駕和座艙功能,為未來的算法和應(yīng)用發(fā)展預(yù)留足夠空間。

應(yīng)用和算力需要相互匹配,并且算力的發(fā)展需要一定的超前性以留給算法和應(yīng)用發(fā)展足夠的空間。近年來,BEV 和 Transformer 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了出色的效果,并帶來了很大的效率提升。但同時(shí)也對(duì)計(jì)算量提出了更高的要求,因此出現(xiàn)了一些革命性的技術(shù)。

例如 Transformer Engine 和專門做 Transformer block 計(jì)算的技術(shù)等。除了 BEV 和 Transformer,NVIDIA 也針對(duì)各種其它模型,與云服務(wù)合作伙伴在云端進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測加速。對(duì)于現(xiàn)代加速的集群,其運(yùn)行應(yīng)用類別非常多,包括仿真、AI、scientific AI、數(shù)字孿生、量子計(jì)算等等,而這些應(yīng)用都是典型的加速計(jì)算集群的應(yīng)用。

當(dāng)前,硬件性能提升放緩,每年只有 1.1 倍左右,五年期望的 10 倍提升實(shí)際只有 2 倍,十年期望的100倍提升只有 4 倍。此時(shí),如果使用加速計(jì)算,每年保持 1.6 倍的提速,將為工作負(fù)載提供充足算力,成為應(yīng)對(duì)性能瓶頸的重要解決方案。同時(shí),也需要注意到成本問題,包括單個(gè)晶體管價(jià)格逐年增加、能源消耗、機(jī)房建設(shè)、供電等問題,因此需要更多的加速計(jì)算來降低成本和提高效率。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,NVIDIA 能夠提供豐富的工具和解決方案,幫助用戶完成AI模型端到端的流程。對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理,NVIDIA 可以提供結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理工具,還可以進(jìn)行圖像處理,確保訓(xùn)練和預(yù)測的一致性。在訓(xùn)練方面,NVIDIA 可以提供不同的框架,同時(shí)也會(huì)關(guān)注模型的推理。在云端部署時(shí),NVIDIA 提供大規(guī)模部署的工具。

NVIDIA 相信未來 10 年內(nèi),所有計(jì)算任務(wù)都將被加速,而 NVIDIA 已經(jīng)為此做好了準(zhǔn)備。加速計(jì)算的特點(diǎn)和意義在于,可以提高工作效率、降低成本、提升用戶體驗(yàn),同時(shí)也推動(dòng)產(chǎn)業(yè)信息化融合的發(fā)展。這些特點(diǎn)和意義決定了 NVIDIA 的工作方式,即與客戶和合作伙伴深度合作,根據(jù)客戶需求設(shè)計(jì)出最適合的解決方案,共同進(jìn)步。

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加速計(jì)算的特點(diǎn)總結(jié)如下:

  • 性能數(shù)量級(jí)上的提升:加速計(jì)算可以使模型性能有數(shù)十倍甚至上百倍的提升。

  • 應(yīng)用特異性:上層應(yīng)用需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景進(jìn)行優(yōu)化,沒有一勞永逸的方法。

  • 找出瓶頸:需要從應(yīng)用自上而下尋找性能瓶頸,然后加速這些瓶頸,以達(dá)到整體性能的提升。

  • 端到端的優(yōu)化:AI 加速器算法的核心是優(yōu)化,端到端的優(yōu)化需要軟件協(xié)同設(shè)計(jì),需要業(yè)務(wù)、算法、工程人員和優(yōu)化工程師共同配合。

自動(dòng)駕駛軟件產(chǎn)品研發(fā)特點(diǎn)如下三點(diǎn):

  • 第一,自動(dòng)駕駛的端到端開發(fā)需要加速數(shù)據(jù)模型的流轉(zhuǎn),并讓數(shù)據(jù)信息充分利用。例如在車端采集數(shù)據(jù),需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的利用,在云端進(jìn)行自動(dòng)打標(biāo)或者模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)推理等過程,讓數(shù)據(jù)從采集到被利用整個(gè)過程盡可能快。

  • 第二,云端的訓(xùn)練、預(yù)測,車端的驗(yàn)證和部署需要保持模型和數(shù)據(jù)的對(duì)齊。不同的訓(xùn)練框架、預(yù)處理庫和數(shù)據(jù)處理方式會(huì)導(dǎo)致模型和數(shù)據(jù)不對(duì)齊,因此需要將整個(gè)過程自動(dòng)化起來并做到統(tǒng)一管理。

  • 第三,如果車端和云端的算力出現(xiàn)問題時(shí),需要設(shè)計(jì)更多創(chuàng)新性的大模型來解決實(shí)際的問題。

在云上,自動(dòng)駕駛應(yīng)用需要處理大量數(shù)據(jù)的采集、管理和篩選,數(shù)據(jù)管理包括人工和自動(dòng)打標(biāo),還需進(jìn)行模型訓(xùn)練和 REPLAY 驗(yàn)證。如果采集車數(shù)量夠多,數(shù)據(jù)采集的長尾效應(yīng)可以減少單輛車的數(shù)據(jù)量,但考慮到量產(chǎn)車的數(shù)量,數(shù)據(jù)處理必須更智能、高效。這已然成為自動(dòng)駕駛企業(yè)的共識(shí),而 NVIDIA 也將與云服務(wù)合作伙伴,結(jié)合在其他行業(yè)卓有成效的經(jīng)驗(yàn)和成果,幫助企業(yè)落地相關(guān)能力。

總的來說,AI 加速計(jì)算可以大幅提升自動(dòng)駕駛應(yīng)用的性能,但對(duì)于不同的應(yīng)用場景需要采用特定的方法進(jìn)行優(yōu)化。例如在視覺計(jì)算領(lǐng)域,Swin-transformer 模型在自駕行業(yè)有很好的應(yīng)用場景,并且訓(xùn)練吞吐可以提高 2.3 倍,從而降低訓(xùn)練時(shí)間,提高模型驗(yàn)證和上線速度。

另外,CV-CUDA 開源庫是一個(gè)通用的高性能圖像處理加速庫,適用于不同行業(yè)的 AI 成像前后處理,目前已經(jīng)被短視頻行業(yè)、自動(dòng)駕駛行業(yè)和地圖行業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域廣泛采用。僅就前處理而言,就可以減少訓(xùn)練和預(yù)測中調(diào)試工作量,提升模型對(duì)齊效果,提升工作效率。

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加速計(jì)算需要軟硬協(xié)同設(shè)計(jì),僅依靠單一優(yōu)化手段,很難達(dá)到效果,需要盡可能自上而下得去加速更多環(huán)節(jié)。AI 的核心是加速,而加速的核心是優(yōu)化,這需要算法和優(yōu)化工程師配合完成。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,NVIDIA 將與云服務(wù)合作伙伴,依托其他領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)和成果,為車企和自動(dòng)駕駛企業(yè),提供端到端的全棧式 AI 加速計(jì)算解決方案。

即刻點(diǎn)擊 “閱讀原文”掃描下方海報(bào)二維碼,鎖定 NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛的 GTC 主題演講!北京時(shí)間 3 月 21 日 23:00 全球首播,3 月 22 日 10:00 中國重播。深度解讀 NVIDIA 加速計(jì)算平臺(tái)如何推動(dòng)人工智能、元宇宙、云技術(shù)和可持續(xù)計(jì)算的下一波浪潮。加入 GTC23,切勿錯(cuò)過 AI 的決定性時(shí)刻!


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