Data science

Kiến trúc tham chiếu mới của Quantum giải quyết vấn đề lái xe tự hành

Tập đoàn Quantum có trụ sở tại San Jose đặt mục tiêu hoạt động ở lĩnh vực quản lý dữ liệu tiên tiến – và tất nhiên, mũi nhọn đó đang tiến nhanh đến AI và học máy. Giờ đây, công ty đang công bố một kiến ​​trúc tham chiếu mới nhằm hỗ trợ các hệ thống lái xe tự hành và phát triển công nghiệp của các ứng dụng AI / ML. Nổi tiếng, việc đào tạo xe tự hành yêu cầu một lượng lớn video độ nét cao, dữ liệu LiDAR và dữ liệu cảm biến được thu thập bởi công nghệ trên tàu được sử dụng để trang bị cho phương tiện. (Tesla, gần đây, đã chi tiết hóa những nỗ lực của mình trong việc tạo ra các kiến ​​trúc siêu máy tính mới để xử lý khó khăn tuyệt đối trong việc quản lý và xử lý dữ liệu được sử dụng trong đào tạo xe tự hành.) Plamen Minev, giám đốc kỹ thuật về AI và đám mây tại Quantum, được gọi là đào tạo xe tự hành trong số “các trường hợp sử dụng AI / ML rộng rãi và dễ nhìn thấy nhất”. Minev viết: “Mỗi chiếc xe thu thập hàng terabyte dữ liệu mỗi giờ, dữ liệu này cần được lưu trữ một cách đáng tin cậy và được tải xuống trung tâm dữ liệu sau đó. “Dữ liệu được thu thập tại trung tâm dữ liệu nhanh chóng tăng lên hàng chục, thậm chí hàng trăm petabyte.” Jamie Lerner, chủ tịch và giám đốc điều hành của Quantum cho biết thêm: “Mặc dù vẫn còn tương đối non trẻ, các tổ chức phát triển xe tự hành đang ở ngã ba đường. “Khối lượng dữ liệu được thu thập đang tăng lên theo cấp số nhân, thể hiện nhu cầu cấp thiết về tốc độ, dung lượng và hiệu quả chi phí trong vòng đời quản lý dữ liệu.” Quantum tuyên bố rằng kiến ​​trúc mới của nó tạo thành “giải pháp một nhà cung cấp duy nhất trên thị trường bao gồm tất cả các giai đoạn của quy trình phát triển, bao gồm thu thập dữ liệu trong xe, chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình ML, mô phỏng hệ thống, [hardware-in-the-loop] thử nghiệm, lưu trữ dài hạn và lưu trữ. ” Kiến trúc bao gồm thiết bị lưu trữ Quantum R 6000, được lưu trữ trong cốp xe thử nghiệm và có khả năng thu thập nhiều hơn 10 GB mỗi giây. R 6000, đến lượt nó, tải dữ liệu xuống một trung tâm dữ liệu, nơi nó có thể được lưu trữ trong Hệ thống tệp StorNext của Quantum. Ở đó, Quantum cho biết, dữ liệu đang hoạt động (từ một đến sáu tuần tuổi) được cung cấp cho các ứng dụng phân tích và HPC, trong khi dữ liệu không hoạt động (hơn sáu tuần tuổi) được chuyển đến các kho lưu trữ đám mây, băng hoặc mục tiêu được bảo vệ. Kiến trúc tham chiếu của Quantum cho các phương tiện tự hành. Hình ảnh do Quantum cung cấp. “Đây là những thách thức mà Quantum đã giải quyết trong hơn 40 năm qua trong các lĩnh vực khác,” Graham Cousens, trưởng nhóm thực hành cho trình điều khiển nâng cao- hệ thống hỗ trợ và giải pháp lái xe tự động cho Quantum. “[Driven] bởi Hệ thống tệp StorNext mạnh mẽ và bộ lưu trữ dữ liệu trên ô tô cực nhanh và thông số kỹ thuật R 6000 của chúng tôi thiết bị – kiến ​​trúc tham chiếu mới này được thiết lập để hợp lý hóa và cung cấp năng lượng cho tương lai phát triển xe tự hành. ”

Back to top button