NVIDIA DRIVE Infrastructure

자율주행 자동차 트레이닝, 개발 및 검증을 위한 엔드 투 엔드 솔루션.

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.

AI 드라이버를 위한 데이터 센터 트레이닝 그라운드

AI 드라이버를 위한 데이터 센터 트레이닝 그라운드

DNN 트레이닝

자율주행 자동차 구축에는 방대한 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터의 관리와 큐레이팅에는 고성능 컴퓨팅뿐만 아니라 지능형 트레이닝 방법도 요구됩니다. NVIDIA® 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.

클라우드에서의 가상 테스트

DRIVE Constellation simulation platform

시뮬레이션

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.

반복

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.