NVIDIA DGX ist ein speziell entwickelter KI-Supercomputer für das Training von Deep-Learning-Modellen, die in der Wahrnehmung, Kartierung und Entscheidungsfindung von autonomen Fahrzeugen verwendet werden.

Beschleunigen Sie die multimodale Datenverarbeitung mit NVIDIA Cosmos NeMo Curator, optimieren Sie das Modelltraining mit CUDA-X™ KI und GPU-optimierten Kernel in NGC-Containern und verbessern Sie die Inferenz mit NVIDIA TensorRT™ und Triton™. Sie alle kommen zusammen, um die End-to-End-Entwicklungs-Workflows für autonome Fahrzeuge zu optimieren und maximale Effizienz und Leistung zu erzielen.

Der NVIDIA Omniverse Blueprint für die Simulation von autonomen Fahrzeugen ist ein Referenz-Workflow zur Erstellung reichhaltiger 3D-Welten für Training, Tests und Validierung. Mit dem Blueprint können Sie Fahrdaten wiederholen, neue Ground-Truth-Daten generieren und Closed-Loop-Tests durchführen.

Autonome Fahrzeuge generieren täglich Terabyte an Daten aus Sensoren wie Kameras, Lidar und Radar. Diese Daten müssen verarbeitet, gekennzeichnet und für das Training von KI-Modellen verwendet werden.

Die Systeme für autonome Fahrzeuge müssen sich im Laufe der Zeit verbessern und aus neuen Daten und Szenarien lernen, um ihre Entscheidungsalgorithmen zu verfeinern.

Sensordaten, Systemprotokolle und andere Daten können wiedergegeben werden, um die Bedingungen nachzubilden, unter denen ein Problem aufgetreten ist, und um die eigentliche Ursache zu identifizieren.