NVIDIA DRIVE® 基礎架構包含開發自駕技術所需的完整資料中心硬體、軟體和工作流程：從原始資料收集到驗證，一手包辦。同時提供神經網路開發、訓練和驗證、重播和模擬測試所需的端對端建置組塊。
開發自駕車需要高效能且節能的人工智慧運算基礎架構。成功的關鍵，在於將訓練使用的資料負載最佳化，而且操作這些車輛時，安全不能打折扣。如果車子可以收集與處理越多資訊，人工智慧學習和決策的速度也就更快，成果就更好。
NVIDIA DGX SuperPOD™ 可提供完備的人工智慧資料中心解決方案，讓組織能將心力投注於見解而非基礎架構。其中包含以流暢體驗提供的頂尖運算技術、軟體工具、專業知識，以及持續創新。
NVIDIA LaunchPad 讓企業可以在短期內立即於私人加速運算基礎架構上使用 NVIDIA 人工智慧，以支援關鍵人工智慧計畫。加速現代化資料導向應用程式的開發與部署，並在您可以購買並部署的同個完整堆疊上，快速測試整個人工智慧流程並建立原型。
自駕車不可能在公共道路上測試時就遇到所有可能發生的交通狀況。在 NVIDIA DRIVE Sim™ 中，虛擬車隊可以在各種模擬情境下行駛數百萬英里，不論是常規駕駛，還是不常發生或甚至危險的情況。比起在現實世界中，模擬此情境效率更高、更符合成本效益也更安全。這個高擬真平台還能產生合成式物理感應器和地面真實資料，藉此根據任何開發需求量身打造情境。
NVIDIA OVX 伺服器專為執行 DRIVE Sim 所設計，具有自動駕駛所需的複雜感應器架構。OVX 結合高效能 GPU 加速的運算、繪圖技術與人工智慧，以及高速儲存空間存取、低延遲網路與精確計時，提供可擴充軟體迴圈 (SIL) 自駕車模擬所需的效能。
NVIDIA DRIVE Constellation™ 將 OVX 伺服器與另一個包含車輛內運算，用以進行硬體迴圈 (HIL) 模擬的額外伺服器相互結合。整個系統專為在資料中心大規模執行所設計。 此系統會即時執行 NVIDIA DRIVE Sim，並使用和實際車輛相同的硬體來測試軟體，藉此實現具有位元與時間精準度的自駕車驗證流程。
深入了解 NVIDIA DGX SuperPOD 的 NVIDIA 自駕車訓練與測試成果，包含大規模人工智慧基礎架構、如何克服資料管理問題以及機器學習作業。
NVIDIA 研究的突破展現了 Omniverse 數位孿生的力量，可在模擬中重建真實世界情境。
深入了解可讓 DRIVE Replicator 產生符合真實物理情況的合成感應器資料的技術，以及大規模訓練自駕車認知演算法的地面實況。
查看 DRIVE Sim 軟體的最新發展與功能。展示重點為運用模擬的創新開發技術。
此文章談到了 DRIVE Sim 中的相機模型驗證，評估從渲染世界場景到協定模擬等每個元素的效能。
DRIVE Sim 讓自駕車開發人員可以提高生產力、效率和測試覆蓋率，進而縮短上市時間，同時將在真實世界中駕駛的需要降到最低。如果您有興趣加入 DRIVE Sim 的搶先體驗計畫，請申請成為會員。
深入瞭解如何開發人工智慧自駕車。