2024智能駕駛市場(chǎng)熱鬧非凡
各路玩家你追我趕
好消息：汽車(chē)行業(yè)“卷”起來(lái)了
壞消息：自動(dòng)駕駛算力嚴(yán)重告急
隨著自動(dòng)駕駛功能和場(chǎng)景升級(jí)
大模型算法對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量亦呈指數(shù)增長(zhǎng)
算力、安全、運(yùn)維等問(wèn)題也逐漸浮現(xiàn)
如何突出重圍？來(lái)，加速！
數(shù)據(jù)處理速度X 1倍
自動(dòng)駕駛單車(chē)接入傳感器達(dá)數(shù)十個(gè)
車(chē)企日均處理數(shù)據(jù)達(dá)百億級(jí)以上
普通服務(wù)器未能快速處理數(shù)據(jù)
導(dǎo)致業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)和用戶體驗(yàn)問(wèn)題頻發(fā)
“數(shù)據(jù)嚴(yán)重?fù)矶?，危?rdquo;
數(shù)據(jù)處理速度X 10倍
圖像處理速度X 0.5倍
智駕場(chǎng)景越多，圖像處理需求越大
如自動(dòng)泊車(chē)的算法模型
平均要訓(xùn)練幾百萬(wàn)到上千萬(wàn)張圖像
算力拉胯，智駕自然慢人一步
“圖片緩慢加載中，等！”
圖像處理速度X 100倍
拓展效率X 0.5倍
越來(lái)越豐富的智能駕駛的場(chǎng)景
對(duì)服務(wù)器拓展性提出更高要求
拓展跟不上，性能難發(fā)揮
“硬盤(pán)存儲(chǔ)容量，不夠了！”
拓展效率X 20倍
