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浪潮AIStation提速个性化驾驶AI助手开发?

优艾设计网 https://www.uibq.com 2023-01-02 14:35 出处:网络 作者:PS教程
爱驰汽车开发个性化AI助手等功能,为用户提供千人千面的旅行体验。浪潮AIStation人工智能开发平台帮助爱奇汽车,将AI计算资源利用率提高到90%以上,减少运输人员50%的工作量的开发人员每天可以完成的训练任务数增加了

爱驰汽车开发个性化AI助手等功能,为用户提供千人千面的旅行体验。浪潮AIStation人工智能开发平台帮助爱奇汽车,将AI计算资源利用率提高到90%以上,减少运输人员50%的工作量的开发人员每天可以完成的训练任务数增加了约70%,模型开发周期大幅缩短,个性化驾驶AI助理等创新AI应用落地

爱驰汽车制作个性化驾驶

作为中国智能电动汽车冲出的黑马,爱驰汽车将AI技术应用于车载个性化助手、车载智能语音交互、车载机器人、车载司机和乘客检测关怀等系统和功能

爱驰U5是业内首款量产配备个性化AI助手的智能电动汽车,实现了车载助手个人千面。用户只需上传亲戚朋友的照片和声音,就可以定制外观相似、个性化的声音广播和声音对话的专属虚拟伙伴,在车内也可以有亲戚朋友在身边的温暖体验。

在汽车行驶过程中,爱驰AI助手继续提供亲切的关怀,当驾驶员出现不规范驾驶、疲劳驾驶、分神等行为时,TA发出声音警告注意的车内有孩子哭泣时,TA可以立即识别表情和声音,立即播放孩子喜欢的音乐和故事

爱驰汽车助手开发面临计算能力挑战

以有温度的感情陪伴助手为目标,爱驰AI团队在与用户最密切的人机互动中进行深入的研究和技术探索,包括语音识别、人机对话、个性化推荐等。培训相关的深度学习模式不仅需要大量的数据,还需要高性能的计算资源。以语音识别模型为例,至少需要1000个小时以上的训练数据,如果按每条数据平均4秒时长计算,数据量在90万条以上,需要4张V100 GPU卡训练一个星期。

为了满足AI研发创新对计算力的需求,爱驰汽车采用了浪潮AGX-2训练服务器集群,提供给数百人的人工智能开发团队使用,进行图像、NLP、语音、AR/VR等领域的研发。AGX-2在2U空间内高速互联集成8个最高性能V100条GPU加速器,是行业计算密度最强的AI服务器。GPU加速,工作效率大幅提高。

但随着业务需求和开发任务的增加,资源不足的矛盾逐渐突出。计算资源依靠管理者手标记GP优艾设计网_设计百科U的使用状况,无法及时理解资源的利用率,运输成本高。特别是开发商在提交并行任务时,需要协调资源,从而增加了系统管理人员的工作难度。

另外,分散的数据管理会影响工作效率,不同业务开发商开发所需的数据集不同,存在数据冲突和数据安全问题。音频和图像等数据集一般有数百GB,处理需要时间。同时,一台机器建立了多个AI框架,开发环境相互影响,GPU卡的多人同时使用,相互夺取资源。

日训练任务多70%AIStation快速爱驰汽车AI助手开发

浪潮AIStation是面向AI企业开发场景的人工智能资源平台,通过整合计算资源、数据资源和AI开发环境,实现实现了人工智能手机计算资源的统一分配调度、培训数据的集中管理和加速、人工智能模型的流程培训,为爱好开发一个高效率的汽车团队构建了一个高效率的开发平台。

AIStation提供资源统一管理、监视和运输维护。将计算资源全部集中在池化管理上,系统管理员通过可视化界面统一监控计算资源,实时了解CPU/GPU/存储的使用状况、利用率状况和性能表现,以及用户的训练任务规模和数量,降低了运输难度和工作量。

AIStation支持数据协同管理。另一方面,开发人员可以精细管理数据,开发人员可以根据业务需求保密或共享数据,在保护数据安全性的同时实现合作开发。另一方面,缓存策略可以加快培训速度,数据集可以提前加载到当地计算节点,减少网络IO对训练速度的影响。

考虑到用户的使用习惯,AIStation提供开发环境共享,提高资源利用率。内置TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe等AI软件栈,与ngc、dockerhub等开源镜像兼容,开发人员以容器形式秒级完成开发环境的创建。内置Jupyter、Shell开发工具、本地开发工具vscode、pycharm,满足不同开发人员的使用习惯。同时,为了方便与业务组人员合作,组内人员创造的开发环境相互可见,可以进入开发调整。还可以在开发环境中提交培训任务,减少资源相互占有,提高资源利用率。

使用浪潮AIStation人工智能开发平台后,爱驰汽车AI计算资源利用率提高到90%以上,运输人员减少了50%的工作量。开发商每天可完成的培训任务数量增长近70%,模式开发周期大幅缩短,极大地加快了爱驰汽车个性化驾驶AI助手等创新AI应用的开发进程。

随着爱驰智能汽车AI研发创新的加快,浪潮AIStation将继续帮助爱驰汽车高效管理AI计算资源、数据和任务,提高模式训练效率,加快人工智能应用落地,为用户带来更强大的功能和更舒适、更温暖的旅游体验。

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