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2025年1月
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近几年无人驾驶汽车概念非常火热，众多厂商都在加大该领域的研发投入，努力的朝着未来实现自动驾驶的终极目标前行。而进行自动驾驶汽车的研发，在IT领域需要计算、存储、大数据和人工智能等技术能力。金年会能够为自动驾驶IT平台提供从底层基础架构到上层深度学习开发环境搭建，并以可视化的方式实现对计算集群部署、管理、监控、作业调度等功能的整体解决方案。让用户可以实时采集、存储、模拟和分析行车数据，为自动驾驶车辆的开发提供强大的IT平台支撑。
采用全新的AI计算平台架构设计，高带宽和低延迟输出 更高的加速比，为人工智能应用提供超强算力
存储系统采用分布式存储架构实现高并发响应和I/O聚 合带宽，稳定可靠，具有在线扩展能力
容器化深度学习平台，帮助用户解决高效资源分配、快 速环境搭建、灵活应用迁移等需求
数据处理集群将试验场中车辆行驶的数据完成解码、打标签等工作后，将数据存储至ParaStor300分布式存储系统；AI分析集群可兼容TensorFlow、Caffe、 PyTorch等多种AI计算框架，完成对行车数据的模拟训练、分析；经过AI平台之后，数据流入到大数据分析集群进行大数据分析；容器服务集群可以将数据库、测试工具及应用软件等以容器的方式部署和运行，更加灵活；数据流引擎可自动化处理数据的采集、AI分析、计算和存储，形成自动化数据流；综合集群管理系统实现对所有平台的管理、调度、监控，优化利用集群计算和存储资源。
存储空间随需求弹性扩展，同时实现聚合带宽的线性增加，应对自动驾驶平台海量数据存储空间和高性能需求。
系统软硬件一体化调优，为应用提供超强运算能力，并实现从底层系统到上层框架的多层深度学习开发环境一键部署。
通过可视化统一管理平台实现对整个计算集群的管理、调度、监控、告警、统计，有效提高管理效率，降低运维成本。
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