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PAI-TurboX: 面向自动驾驶的训练推理加速框架

技术背景 自动驾驶领域对高效且实时的数据处理能力提出了极高要求。如何优化深度学习模型的训练与推理流程,提升计算资源利用率,缩短模型迭代周期,并在保证精度的同时,实现低延迟、高吞吐量的部署,始终是行业面临的核心挑战。针对这些难题,PAI-TurboX为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理,提供了全方位的加速解决方案。这些方案不仅显著提升了感知、规划、控制等多模块系统的训练与推理效率,还有效加速端到端和世界模型的开发进程,助力自动驾驶技术不断迈向更高水平。 自动驾驶系统结构示例图(Autonomous Driving Small-Scale Cars: A Survey of Recent Development,https://arxiv.org/pdf/2404.06229) 自动驾驶面临的两大难题 训练期间,大规模训练样本数据加载和复杂的预处理,导致数据加载成为了训练系统的短板,使得GPU总是等待数据,无法满负荷运行,从而浪费GPU资源。 自动驾驶模型,需要融合图像、点云等多个模态数据,并且需要建模时序信息,导致无论是感知模型、规控模型或者是端到端模型...

低代码平台这么多,Oinone 有何特别之处?

Oinone 是一个低代码平台,但又跟传统低代码平台不一样。 对此,数式 Oinone 引入了一个新概念——企业级产品化引擎,是一个集标准化研发和敏捷交付于一体的平台。从公开资料来看,Oinone已经是一个很成熟的平台了。并且该平台的内核源码也开源了,开源版本具备一些基础特性和能力。 仅仅基于 Oinone 这一套统一架构,就能支撑产品打磨与交付复用,软件公司也能像搭乐高一样构建属于自己的标准产品体系。如此一来,长期存在的标品开发与定制交付割裂难题就解决了,让研发重心真正回归产品打磨,避免定制绑架,积累企业自身的产品化能力。 听起来有些夸张,具体是怎么实现的呢?7 月 4 日晚,数式 Oinone 技术总监王海明将做客开源中国直播栏目《技术领航》,在实战环节,王海明将全面展示数式 Oinone 在数字化建设中的全栈能力: 首先分别从后端研发与前端开发视角,呈现开箱即用的标准化功能模块如何快速满足企业基础需求。 随后重点展开个性化二次开发深度演示:依次剖析后端业务逻辑定制、前端交互优化设计,以及无代码模式下的可视化配置方案,完整呈现从标准化产品到个性化定制的平滑过渡路径,帮助观众理解如何...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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