引言：智能網(wǎng)聯(lián)汽車四大核心技術(shù)——芯片、操作系統(tǒng)、算法、數(shù)據(jù)共同形成生態(tài)閉環(huán)，其中，芯片是智能網(wǎng)聯(lián)汽車生態(tài)發(fā)展的基石，算力提升是新一代汽車發(fā)展的核心方向。因此，在汽車產(chǎn)業(yè)快速變革的時代，如何實現(xiàn)軟件定義算力、算力定義汽車是產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展中需要思考的重點。
汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進入存量博弈時代，智能網(wǎng)聯(lián)和自動駕駛技術(shù)成為其發(fā)展新變量。
自2014年以來，中國汽車產(chǎn)業(yè)開始進入中低速增長的發(fā)展階段。2017年中國品牌乘用車銷量達到1084.7萬輛，成為近十年來的階段性頂峰，自此以后連續(xù)三年下降，意味著中國汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進入存量博弈時代。在這一關(guān)鍵競爭節(jié)點，汽車領(lǐng)域的變革也隨之而來。而2021年的銷量反彈，正是由于新能源汽車的爆發(fā)式增長。
隨著近幾年國家對新能源汽車的大力推廣，汽車產(chǎn)業(yè)逐漸從油氣時代轉(zhuǎn)變?yōu)殡妱訒r代，而汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化成為下一個歷史性發(fā)展機遇。軟件定義汽車的趨勢愈發(fā)明確，汽車的功能屬性和定義范圍持續(xù)擴大，具備通用計算平臺和內(nèi)容休閑服務(wù)特征，成為第三移動空間。自動駕駛技術(shù)能夠?qū)Ⅰ{駛員從繁瑣的駕駛操作中解放出來，滿足上述趨勢變化需求，成為汽車智能化的核心環(huán)節(jié)。
于是，自動駕駛技術(shù)成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展新變量，整車廠、出行運營平臺以及各大科技公司與新興獨角獸企業(yè)紛紛搶灘自動駕駛賽道，它們從自動駕駛各大細分領(lǐng)域中尋找機會，從Robotaxi到港口貨運，從干線物流到無人配送，近幾年都有著突飛猛進的發(fā)展，展現(xiàn)了自動駕駛未來的想象空間。目前，自動駕駛正處于從技術(shù)路線到落地場景、從合作模式到行業(yè)生態(tài)、從初級發(fā)展階段向高速發(fā)展階段過渡的過程中。
自動駕駛與AI算力
智能化自動駕駛汽車是人工智能技術(shù)落地的最大應(yīng)用場景之一，智能化汽車很有可能成為未來萬物互聯(lián)的終端，成為繼智能手機之后，深刻改變社會形態(tài)的產(chǎn)品，軟件定義汽車成為未來發(fā)展的趨勢。
從AI角度來看，算力、算法、數(shù)據(jù)采集及用戶數(shù)據(jù)是決定AI發(fā)展能力的關(guān)鍵因素，對應(yīng)于自動駕駛，具體為AI芯片、決策軟件、傳感器、用戶數(shù)據(jù)等，對于實現(xiàn)完全的無人駕駛同樣高度依賴于這四個基本要素，并且缺一不可。而其中算力能力的倍增速度，關(guān)系著車載端和數(shù)據(jù)中心端核心基礎(chǔ)能力對自動駕駛技術(shù)發(fā)展和突破的支撐力度。
自動駕駛研發(fā)的每一個階段幾乎都要涉及到AI深度學(xué)習(xí)算法和算力的參與，機器視覺，深度學(xué)習(xí)，增強學(xué)習(xí)、傳感器技術(shù)等均在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，自動駕駛發(fā)展的瓶頸主要在于這些AI底層技術(shù)和AI算力發(fā)展水平上能否實現(xiàn)突破。
特別是計算機視覺領(lǐng)域，是自動駕駛最重要、使用最頻繁的AI技術(shù)，計算機視覺技術(shù)水平關(guān)系著自動駕駛整體水平的提升速度，而計算機視覺算法又對算力能力提出了很高的要求，為了迭代出更準確的算法，用戶需要對每天的路測數(shù)據(jù)進行處理，對自動駕駛模型反復(fù)訓(xùn)練優(yōu)化，這些大量驗證測試的工作，都需要大量算力資源在背后支撐。而業(yè)界目前對昂貴的算力資源的管理，缺乏一套行之有效的解決方案，這成為每個車企或自動駕駛公司都亟待解決的難題。
趨動科技OrionX獵戶座AI算力資源池化解決方案
趨動科技OrionX AI算力資源池化解決方案，為汽車和自動駕駛行業(yè)客戶帶來創(chuàng)新的GPU資源管理和分配方案，引入軟件定義算力概念，將OrionX軟件部署在多臺不同類型的GPU服務(wù)器上，通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，構(gòu)建了一個統(tǒng)一的GPU資源池化層，實現(xiàn)了GPU資源的統(tǒng)一調(diào)度、靈活分配、彈性伸縮等云化能力，為上層應(yīng)用提供強大而靈活的GPU算力資源。
趨動科技GEMINI雙子座AI訓(xùn)練平臺解決方案
趨動科技GEMINI雙子座AI訓(xùn)練平臺，提供強大的AI資源管理服務(wù)以及高效的算法開發(fā)和訓(xùn)練支持，能夠化繁為簡，幫助車企和自動駕駛企業(yè)建好AI平臺、管好AI資源、用好AI服務(wù)，能夠滿足汽車和自動駕駛行業(yè)客戶對一站式AI平臺解決方案的訴求。
趨動科技自動駕駛行業(yè)落地案例
落地案例1：AI開發(fā)測試環(huán)境解決方案
項目背景：
某頭部自動駕駛公司A，有大量AI算法工程師需要環(huán)境進行AI圖像識別技術(shù)開發(fā)測試工作，因此會消耗大量的GPU資源，這對自動駕駛公司數(shù)據(jù)中心平臺管理和運維都提出了很高的要求。
客戶痛點：
由于公司發(fā)展迅速，參與到自動駕駛算法開發(fā)團隊眾多，每個算法工程師都需要申請獨立GPU資源來完成算法開發(fā)工作。但是由于算法開發(fā)工程師不會100%時間使用GPU，從而造成了大量GPU資源高占用、低消耗的情況，從實際統(tǒng)計來看，GPU資源峰值使用量不到30%，所以客戶希望通過GPU資源池化技術(shù)，提升資源利用率。
使用趨動科技解決方案后客戶收益：
趨動科技通過OrionX AI算力資源池化解決方案為客戶構(gòu)建自動駕駛數(shù)據(jù)中心GPU動態(tài)資源池。在采用OrionX軟件之前，客戶的每位算法工程師都會被分配一張或幾張獨占的物理GPU卡。在采用OrionX軟件之后，每位算法工程師仍然會被分配一張或幾張?zhí)摂MGPU卡，這些虛擬GPU卡在算法工程師看來還是“獨占”的，這樣算法工程師的工作方式和體驗并沒有改變。但是在算法工程師真正開始運行代碼之前，OrionX軟件并不會為算法工程師預(yù)留任何物理GPU資源。只有在算法工程師開始運行代碼后，OrionX軟件才會自動從資源池中為其分配物理GPU資源，等代碼運行完成后，這些物理GPU資源又會被自動回收到資源池中。這樣借助OrionX軟件按需分配、靈活調(diào)度、動態(tài)掛載和釋放等能力，就可以實現(xiàn)使用少量物理GPU資源支撐大量算法工程師對獨立開發(fā)環(huán)境的需求，打破一人一卡占用造成利用率極低問題，即便不切分GPU仍然能顯著提升GPU利用率，某些場景適度切分GPU后整體利用率還能夠繼續(xù)提升；
通過OrionX遠程調(diào)用+RDMA網(wǎng)絡(luò)能力，使AI開發(fā)環(huán)境不再局限在某一臺GPU服務(wù)器上運行，而是在集群中任意一臺服務(wù)器（即使是CPU服務(wù)器）都能實現(xiàn)對GPU資源的調(diào)用能力，GPU資源池的靈活度大幅提升，減少GPU資源消耗，利用率提升3倍以上；
打造統(tǒng)一GPU資源池，統(tǒng)一圖形化管理，統(tǒng)一資源調(diào)度分配。通過OrionX的GUI界面實時監(jiān)控GPU資源使用情況，有效輔助運維工程師管理GPU集群。
落地案例2：AI開發(fā)訓(xùn)練平臺解決方案
項目背景：
某頭部自動駕駛公司B，致力于打造無人駕駛核心大腦的軟硬件一體化系統(tǒng)，自主研發(fā)面向L4/L5級別無人駕駛?cè)珬＝鉀Q方案。隨著業(yè)務(wù)發(fā)展、團隊擴展，硬件資源也在快速積累，目前對GPU資源提出了更高的平臺側(cè)管理要求。
客戶痛點：
該公司早期專注于算法研發(fā)，缺乏管理平臺，隨著企業(yè)快速發(fā)展擴張，算法工程師人數(shù)和資源需求都在成倍增長，對平臺層和運維側(cè)工作提出了很高的要求，但由于運維團隊人力有限，基于物理機/卡的資源管理越發(fā)困難，整體集群利用率低，無統(tǒng)一監(jiān)控告警規(guī)則，所以希望建設(shè)一個基于云原生的具備完整AI開發(fā)訓(xùn)練能力的管理平臺，幫助團隊高效完成AI開發(fā)訓(xùn)練和資源運維管理工作。
使用趨動科技解決方案后客戶收益：
趨動科技Gemini AI開發(fā)訓(xùn)練平臺是集成AI開發(fā)、訓(xùn)練、運維的一體化管理解決方案，能夠幫助客戶完成CPU、物理GPU、OrionX vGPU和存儲資源的統(tǒng)一納管和統(tǒng)一分配。因其與OrionX深度整合，所以Gemini AI訓(xùn)練平臺在簡化運維工作的同時，還能大幅提升GPU利用率。
深度整合的算法開發(fā)環(huán)境與離線模型訓(xùn)練環(huán)境，代碼開發(fā)完成后一鍵提交，簡單易用，避免中間遷移出錯。
平臺實現(xiàn)AI任務(wù)所需數(shù)據(jù)、鏡像、代碼的集中管理，方便數(shù)據(jù)復(fù)用和分享，在保障算法工程師高效協(xié)同的同時，兼顧了企業(yè)的信息安全保障。
具備完善的平臺賬戶管理、權(quán)限管理、配額管理能力，配合豐富的可視化監(jiān)控視圖，方便運維工程師實現(xiàn)高效清晰的運維管理工作。
支持AI分布式多機多卡訓(xùn)練，讓AI訓(xùn)練任務(wù)不受單節(jié)點GPU數(shù)量限制，加速自動駕駛AI訓(xùn)練結(jié)果輸出。
總結(jié)
軟件定義算力，算力定義汽車。這句話在5年前聽起來還遙不可及，但是近幾年智能網(wǎng)聯(lián)汽車的大規(guī)模落地、自動駕駛技術(shù)快速發(fā)展，算力定義汽車已成為主流。隨著算力成為汽車行業(yè)發(fā)展的核心要素，軟件定義算力的重要性就體現(xiàn)出來了——統(tǒng)一的算力資源池化平臺能滿足算力資源的靈活分配和調(diào)度，在大幅提升資源利用率的同時降低TCO，賦能汽車行業(yè)的智能化升級。趨動科技基于自身技術(shù)優(yōu)勢為車企和自動駕駛企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)的算力資源池化平臺解決方案，助力汽車產(chǎn)業(yè)再次騰飛。
關(guān)于趨動科技
趨動科技于2019年成立于北京中關(guān)村高新技術(shù)園區(qū)，擁有專業(yè)的研發(fā)、運營和服務(wù)團隊，被評WISE2020「新基建創(chuàng)業(yè)榜」最具成長性創(chuàng)業(yè)公司TOP20、「REAL 100創(chuàng)新家」、「2021創(chuàng)業(yè)邦100未來獨角獸」、「投中2021年度中國人工智能與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)最佳投資案例Top10」等。趨動科技專注于為企業(yè)用戶構(gòu)建數(shù)據(jù)中心級AI算力資源池和AI開發(fā)平臺，趨動科技的OrionX獵戶座AI算力資源池化軟件能夠幫助用戶提高資源利用率和降低TCO，提高算法工程師的工作效率。趨動科技的雙子座GEMINI AI訓(xùn)練平臺，為客戶提供強大的AI算力管理服務(wù)以及高效的算法開發(fā)和訓(xùn)練支持，能夠化繁為簡，幫助企業(yè)建好AI平臺、管好GPU、用好AI服務(wù)。
趨動科技創(chuàng)始人兼CEO王鯤博士表示，憑借標準化、可復(fù)制的產(chǎn)品架構(gòu)，趨動科技得到了包括互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信運營商、科研機構(gòu)和高校等大量行業(yè)頭部客戶的認可。資本市場對于趨動科技的發(fā)展充滿信心——趨動科技成立兩年多已經(jīng)完成近億美元的融資，頂級的投資機構(gòu)持續(xù)支持趨動科技的發(fā)展，包括國開裝備基金、沙特阿美旗下多元化風(fēng)投基金Prosperity7 Ventures、元禾重元、招銀國際、順為、高瓴、嘉御、戈壁、訊飛和涌鏵在內(nèi)的國內(nèi)外頂級VC正在見證趨動科技銳意進取的腳步。
