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研采車分布廣，數(shù)據(jù)多，入云時(shí)間久；量產(chǎn)車數(shù)據(jù)閉環(huán)慢

場(chǎng)景理解難度大，數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高，稀缺場(chǎng)景收集困難

業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)多，過程數(shù)據(jù)多，管理難度大，海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本高

50+汽車專用數(shù)據(jù)接入點(diǎn)，PB級(jí)數(shù)據(jù)24小時(shí)入云；分布式車聯(lián)網(wǎng)助力量產(chǎn)數(shù)據(jù)快速入云

盤古汽車大模型幫助客戶高效率低成本的預(yù)處理數(shù)據(jù)

自動(dòng)駕駛管理平臺(tái)，統(tǒng)一元數(shù)據(jù)+全局?jǐn)?shù)據(jù)地圖管理，實(shí)現(xiàn)百PB數(shù)據(jù)可視、可管

分級(jí)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)低成本存儲(chǔ)，Storage Lens助力用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和管理

支持企業(yè)快速開展全國(guó)路采路測(cè)

助力企業(yè)快速處理海量數(shù)據(jù)，儲(chǔ)備價(jià)值數(shù)據(jù)資產(chǎn)

使能海量數(shù)據(jù)低成本存儲(chǔ)，全面挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

資源分配難，GPU資源經(jīng)常處于閑置狀態(tài)

環(huán)境一致性差，軟硬件故障容易導(dǎo)致訓(xùn)練受阻

單節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間有限，難以容納自駕場(chǎng)景百TB級(jí)數(shù)據(jù)集

資源統(tǒng)一管理，動(dòng)態(tài)分配，支持自研算力

平臺(tái)屏蔽環(huán)境差異，通過立體化故障檢測(cè)能力及專業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)保障訓(xùn)練任務(wù)環(huán)境一致性

SFS Turbo+OBS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，支持元數(shù)據(jù)預(yù)熱、自動(dòng)導(dǎo)入導(dǎo)出等能力，支持自駕場(chǎng)景數(shù)據(jù)集高效使用

資源分配率高，保證GPU算力有效分配

屏蔽90%可感知的軟硬件故障，讓研發(fā)更專注于算法問題

支持百TB數(shù)據(jù)集群緩存，性能、成本均大幅優(yōu)于NAS方案

大算力：自動(dòng)駕駛大規(guī)模并行仿真需要大量高性能計(jì)算資源

難管理：仿真過程產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，難以有效管理和分析

高覆蓋：需要覆蓋各種交通路況和駕駛行為，解決自動(dòng)駕駛的長(zhǎng)尾問題

云計(jì)算：借助云計(jì)算平臺(tái)的大算力、大存儲(chǔ)和高速網(wǎng)絡(luò)，滿足大規(guī)模并行仿真的需求

云服務(wù)：一站式管理，插件式架構(gòu)，滿足自動(dòng)駕駛仿真全流程的管理需求

場(chǎng)景生成：場(chǎng)景泛化支持多種采樣方法，生成海量仿真測(cè)試場(chǎng)景，提高測(cè)試覆蓋范圍

降本：優(yōu)化算力資源調(diào)度，提高算力資源利用率，降低算力成本

增效：高效管理仿真全流程，實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)閉環(huán)，縮短自動(dòng)駕駛開發(fā)周期

安全：高覆蓋度和高精度的仿真場(chǎng)景建模，全面測(cè)試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全性，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)