加速智能汽车训练和开发

NVIDIA DGX 是一款专用 AI 超级计算机，可用于训练智能汽车感知、建图和决策制定过程中使用的深度学习模型。

利用 NVIDIA Cosmos NeMo Curator 加速多模态数据处理，借助 NGC 容器中的 CUDA-X™ AI 和 GPU 优化内核来优化模型训练，并通过 NVIDIA TensorRT™ 和 Triton™ 增强推理。它们共同协作，可帮助简化端到端智能汽车开发工作流，更大限度地提高效率和性能。

用于智能汽车仿真的 NVIDIA Omniverse Blueprint 是一个参考工作流，可帮助创建丰富的 3D 世界，以进行训练、测试和验证。利用该蓝图，可以回放驾驶数据，生成新的真值数据并执行闭环测试。

智能汽车每天会通过摄像头、激光雷达和雷达等传感器产生 TB 级的数据。这些数据必须经过处理、标记，然后用于训练 AI 模型。

辅助驾驶系统需要随着时间的推移不断改进，从新数据和场景中学习，以完善其决策制定算法。

可以对传感器数据、系统日志和其他数据进行回放，以重现发生问题时的状况并帮助确定根本原因。