NVIDIA DRIVE® Infrastructure는 자율주행 기술을 개발하고 검증하는 데 필요한 완전한 데이터센터 하드웨어, 소프트웨어 및 워크로드를 원시 데이터 수집부터 검증까지 두루 포함합니다. 뉴럴 네트워크 개발, 트레이닝 및 검증, 반복 및 시뮬레이션 내 테스트에 필요한 빌딩 블록을 제공합니다.
자율주행 자동차 구축에는 방대한 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터의 관리와 큐레이팅에는 고성능 컴퓨팅뿐만 아니라 지능형 트레이닝 방법도 요구됩니다. NVIDIA DRIVE DGX™ Systems 시스템 및 고급 트레이닝 도구는 딥 뉴럴 의 간소화된 대규모 트레이닝 및 최적화를 지원합니다. 개발자는 GPU와 AI의 성능으로 자율주행 자동차의 인식, 계획, 주행 등을 위해 종합적으로 DNN을 트레이닝할 수 있습니다.
자율주행 자동차가 공공 도로에서 테스트하며 가능한 모든 교통 상황을 접하는 것은 불가능합니다. 시뮬레이션 내부에서는 수많은 가상 자동차가 일상적인 주행부터 드문 경우나 심지어는 위험한 상황까지 포함하여 다양한 범위의 시나리오에 걸쳐 실세계보다 더 효율적이고, 경제적이며 안전하게 수백만 마일을 주행할 수 있습니다. DRIVE Constellation™ 시뮬레이션 플랫폼은 가상 자동차의 센서 출력을 생성하는 두 병렬 서버로 구성됩니다. 해당 데이터는 AV 스택을 실행하는 DRIVE AGX AI 자동차 컴퓨터로 스트리밍되어 실시간으로 결정을 내립니다. 그 후에 자동차 제어 명령이 시뮬레이터로 반환됩니다. 이러한 폐쇄형 루프 프로세스를 통해 비트 수준으로 정확하고 타이밍이 정확한 하드웨어 인더루프 테스트를 수행할 수 있습니다.
자율주행 소프트웨어의 개발 및 개선 과정에서는 회귀 현상을 방지하기 위해 이전에 캡처된 센서 데이터에 대해 새 버전을 테스트할 수 있어야 합니다. DRIVE Constellation 하드웨어 인더루프 플랫폼을 사용하면 개발자가 주행 데이터를 반복 재생하여 가장 최근의 자율주행 시스템과 이전 버전의 성능을 비교할 수 있습니다. 시뮬레이션 테스트와 결합된 DRIVE Constellation 플랫폼만이 자율주행 기술의 클라우드 기반 검증에 대한 종합적인 솔루션을 제공합니다.
AI 기반 자율주행 자동차 개발을 시작하는 방법을 알아보십시오.