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为应对上述问题,百度是通过数据、模型、指标的集中式、端到端整合,来实现高质量的数据消化,其基于持续学习与AutoML概念在数据闭环里设计了一套自动化训练引擎,并做了多模块联合优化以及数据分布方面的一系列工作 。
以行为预测为例,其实可以通过问三个问题来映射所有的数据到不同的场景,而这三个问题,可以分别是主车的行为、障碍物的行为,以及障碍物的类型 。当对每个场景的数据进行统计,就可以最终获得整个数据集所对应的数据分布描述 。
总结来看,百度提出了以高提纯、高消化为核心驱动力的数据闭环的设计思路 。高提纯通过小模型和大模型的车云协同,实现高效的数据挖掘和自动化标注;高消化通过数据、模型、指标的集中式、端到端整合来实现 。
除此之外,训练、推理以及数据分布是在数据消化中可以形成有效的一个反馈机制,进一步提升数据消化的整体效率和效果 。
百度造芯,如何支持自动驾驶?
昆仑芯科技CEO欧阳剑,介绍了百度在自动驾驶芯片方面的布局和进展 。
昆仑芯已经量产了两代,第三代、第四代芯片在研发过程中 。
其中,第一代AI芯片采用14纳米的工艺、2.5D的封装,这款芯片刚量产就在百度数据中心里部署了超过2万片;第二代AI芯片为7纳米工艺,采用了XPU第二代的架构 。截至2022年,第二代昆仑芯已经在数据中心、工业、自动驾驶等领域进行了大规模的部署和落地 。
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昆仑芯产品有三点优势:第一,昆仑芯是为数不多能够在真实系统上大规模部署和应用的AI芯片;第二,其生态完备性是国内做的最好的,跟国内所有的处理器、操作系统都进行了适配;第三,它灵活易用,提供的SDK,给予开发者非常低的学习门槛和非常快的迭代效率 。
截至目前,昆仑芯已经在车路协同、物流系统、智慧交通等与交通相关领域落地 。具体到自动驾驶方面,昆仑芯二代芯片已经在百度RoboTaxi系统上做了完全适配 。
我们用昆仑芯二代芯片跟业界最主流显卡做了性能对比,性能优于这个显卡,而功耗只有不到它的一半 。我们也跟主流的AI加速卡做了性能对比,是它的两倍以上,同时我们也做了一个端到端的测试,在不到它的一半的功耗之下,取得了比较领先的性能 。
【百度|百度最新无人车技术低调发布!6位大牛 人均至少T11】除了AI的模型,在一些控制规划模型上,昆仑芯也取得相对一些显卡更好的性能效果 。
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不止与RoboTaxi驾驶系统适配,昆仑芯也在一些仿真系统和在路测系统上做了测试,效果达到客户的要求 。
今天的高阶自动驾驶计算系统,与数据中心系统有非常相似的地方,它的算法非常多元,迭代速度非常的快,复杂度越来越高 。这对芯片的要求也越来越高,它一定是要求非常好编程、好移植,否则那些先进的算法没法很快迭代到车上来使用,系统也就没法保证领先性 。此外,稳定性也要非常好这不仅包括硬件,还包括整个软件,乃至整个系统 。
在车载计算系统上,过去有观点认为它是相对封闭的系统,要做非常深度的软件和硬件定制 。五六年前在云端AI芯片上也一样有人在讲这个观点 。但今天回头来看,过去五六年提上述观点的AI芯片公司全部已经不在市场里 。
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