在「自動駕駛公開課」欄目中，NVIDIA 將帶領自動駕駛開發者回顧精彩的在線研討會及演講等，更深入地了解軟硬件產品、基礎架構和多種解決方案的先進技術與實踐應用。點擊“閱讀原文”，一鍵回看本期公開課!

自動駕駛開發中的先進基礎架構

及數據合成仿真實踐

本期介紹

自動駕駛基礎架構的主要工作包括了 Hardware(硬件)、Onboard(車載系統)、Cloud(云端)三大板塊，其核心價值是為自動駕駛提供恰到好處的、全方位的技術保障。而在自動駕駛的開發中，無論是數據攝取、模型訓練還是仿真驗證，都離不開強大的計算平臺等基礎架構的支撐。在自動駕駛系統中，如果說感知是眼睛，規劃是大腦，那么基礎架構就是神經系統，將自動駕駛軟件系統與車輛緊密的聯系在一起。

在《自動駕駛開發中的先進基礎架構及數據合成仿真實踐》公開課中，由 NVIDIA 汽車行業業務拓展總監陳曄擔任主講人。陳曄是 NVIDIA 汽車行業業務拓展總監，負責 NVIDIA 汽車企業業務，包括自動駕駛端到端開發軟硬件方案、自動駕駛驗證平臺、通用 AI 在汽車行業的應用、Omniverse 在汽車行業的應用等。

NVIDIA DRIVE 基礎架構包括開發和驗證自動駕駛技術(從原始數據收集到驗證)所需的完整數據中心硬件、軟件和工作流程。該基礎架構為神經網絡開發、訓練和驗證、回放以及在模擬中進行測試提供了所需的構建模塊。

其中，NVIDIA DGX SuperPOD 便是希望為專注于洞見非基礎架構的組織提供的一站式 AI 數據中心解決方案。NVIDIA DGX SuperPOD 不僅能夠用于快速訓練安全自動駕駛汽車所需要的海量深度神經網絡。得益于模塊化和企業級設計，該系統還能夠以極快的速度完成部署。

而借助 NVIDIA DRIVE Sim，虛擬汽車可以在各種場景(從常規駕駛到罕見乃至危險情況)中進行數百萬英里的仿真駕駛，并且比現實世界中的駕駛測試更高效、更經濟實惠、更安全。高保真平臺還可以生成基于物理效果的合成傳感器和真值數據，從而根據任意開發需求定制場景。

本次公開課中，在對先進基礎架構加速自動駕駛技術進行介紹之后，主講人陳曄會重點講解 NVIDIA DGX SuperPOD 在自動駕駛開發場景的應用。最后，陳曄將深入解析自動駕駛模型訓練實踐——數據合成與仿真。

通過觀看本次公開課，您將學習到：

先進基礎架構加速自動駕駛技術

NVIDIA DGX SuperPOD 在自動駕駛開發場景的應用

自動駕駛模型訓練實踐—數據合成與仿真

主講人

陳曄

NVIDIA 汽車行業業務拓展總監

負責 NVIDIA 汽車企業業務，包括自動駕駛端到端開發軟硬件方案、自動駕駛驗證平臺、通用 AI 在汽車行業的應用、Omniverse 在汽車行業的應用等;16 年汽車行業工作背景，曾經在聯合汽車電子、大陸汽車和 3M 從事研發、產品管理、戰略規劃、業務拓展和銷售的工作。在此之前，他獲得了中歐國際工商學院 MBA、上海交通大學車輛工程工學碩士。

原文標題：自動駕駛公開課 | 自動駕駛開發中的先進基礎架構及數據合成仿真實踐

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