自動(dòng)駕駛汽車面臨的巨大挑戰(zhàn)

全世界都知道人工智能(AI)在自動(dòng)駕駛汽車中起著重要作用。在即將舉行的DesignCon 2019會(huì)議上，主持人Gloria Lau將解釋人工智能包括兩個(gè)方面：推理和培訓(xùn)。AI推理使自駕車能夠?qū)Ω泄贁?shù)據(jù)進(jìn)行思考和反應(yīng)。AI模型的訓(xùn)練是計(jì)算密集型的，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)需要使用大型數(shù)據(jù)集。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性需要超大規(guī)模的硬件技術(shù)來加速這種訓(xùn)練。“隨著數(shù)據(jù)量的爆炸，當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不足。這是需要深度學(xué)習(xí)的地方，“優(yōu)步技術(shù)公司硬件工程主管劉先生說。

在數(shù)據(jù)中心對(duì)AI模型進(jìn)行編碼和訓(xùn)練之后，經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型使自動(dòng)駕駛汽車能夠推斷周圍的世界。“人工智能允許車輛看到他們要去的地方，確定最佳路線，確定如何對(duì)行人做出反應(yīng)，注意道路標(biāo)志，并識(shí)別障礙物，”劉告訴我們。“它涉及計(jì)算機(jī)視覺，物體分類等等。”

如何通過零件幾何形狀，表面光潔度，二次加工和其他考慮因素來優(yōu)化您的設(shè)計(jì)

然而，創(chuàng)建這種“訓(xùn)練有素的人工智能模型”是自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展背后的重大故事之一。“優(yōu)步正處于深度學(xué)習(xí)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性需要超大規(guī)模的硬件技術(shù)來加速訓(xùn)練。在這里，您面臨的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和AI計(jì)算服務(wù)器可以在不同的數(shù)據(jù)中心位置分布在全國(guó)各地，“Lau說。“Uber需要定義分布式并行培訓(xùn)如何在這種超大規(guī)模環(huán)境中發(fā)揮作用。”

必須首先對(duì)智能的機(jī)載AI技術(shù)進(jìn)行培訓(xùn)，以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如識(shí)別行人。為此，訓(xùn)練過程包括向機(jī)載AI模型顯示數(shù)萬張圖像，直到它“學(xué)習(xí)”行人的樣子。“在數(shù)據(jù)中心，我們使用高度優(yōu)化的計(jì)算，存儲(chǔ)和GPU服務(wù)器來訓(xùn)練模型，運(yùn)行模擬，運(yùn)行回歸，并測(cè)試新的軟件版本，”她說。

為了促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車人工智能的發(fā)展，劉指出了三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。她說，首先，服務(wù)器架構(gòu)和計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)領(lǐng)域設(shè)計(jì)的硬件創(chuàng)新是支持AI工作負(fù)載的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。其次，優(yōu)步專注于軟件堆棧的改進(jìn)，以確保分布式深度學(xué)習(xí)可以在HPC(高性能計(jì)算)環(huán)境中運(yùn)行。第三，研發(fā)投入至關(guān)重要。“我們需要推動(dòng)人工智能研發(fā)以幫助推進(jìn)這一重要領(lǐng)域，”她說。

Lau表示，優(yōu)步的很大一部分工作涉及推動(dòng)計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)的硬件創(chuàng)新和服務(wù)器技術(shù)，以支持其AI工作負(fù)載。在她的主題演講中，超大規(guī)模人工智能：硬件創(chuàng)新為Uber的自動(dòng)駕駛和飛行汽車提供動(dòng)力，Lau將了解Uber如何應(yīng)對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心架構(gòu)和設(shè)計(jì)硬件服務(wù)器以優(yōu)化通信的挑戰(zhàn)， AI工作負(fù)載的同步，減少和分發(fā)。來自麻省理工學(xué)院的BSEE和MSEE的電氣工程師以及英特爾，Nvidia，F(xiàn)acebook，SGI和Sun Microsystems的專業(yè)代表，Lau將從硬件角度審視這一挑戰(zhàn)。

她還將呼吁DesignCon受眾為此付出努力。“DesignCon的觀眾是芯片設(shè)計(jì)師，電路板設(shè)計(jì)師和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師，”她告訴我們。“我的信息是，我們需要他們幫助我們進(jìn)行創(chuàng)新 - 創(chuàng)建更好，更快，性能更高的計(jì)算機(jī)，以支持全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的計(jì)算密集型人工智能部署。”

劉認(rèn)為，優(yōu)步的自動(dòng)駕駛汽車將改變這么多人的生命。他們可以讓那些放棄駕駛特權(quán)的老人。優(yōu)步的優(yōu)勢(shì)在于它將車輛共享和自動(dòng)化技術(shù)集于一身。

Uber Technologies，Inc的硬件工程主管Gloria Lau解釋了超大規(guī)模硬件技術(shù)如何加速自動(dòng)駕駛車輛背后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的培訓(xùn)。

全世界都知道人工智能(AI)在自動(dòng)駕駛汽車中起著重要作用。在即將舉行的DesignCon 2019會(huì)議上，主持人Gloria Lau將解釋人工智能包括兩個(gè)方面：推理和培訓(xùn)。AI推理使自駕車能夠?qū)Ω泄贁?shù)據(jù)進(jìn)行思考和反應(yīng)。AI模型的訓(xùn)練是計(jì)算密集型的，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)需要使用大型數(shù)據(jù)集。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性需要超大規(guī)模的硬件技術(shù)來加速這種訓(xùn)練。

“隨著數(shù)據(jù)量的爆炸，當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不足。這是需要深度學(xué)習(xí)的地方，“優(yōu)步技術(shù)公司硬件工程主管劉先生說。

在數(shù)據(jù)中心對(duì)AI模型進(jìn)行編碼和訓(xùn)練之后，經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型使自動(dòng)駕駛汽車能夠推斷周圍的世界。“人工智能允許車輛看到他們要去的地方，確定最佳路線，確定如何對(duì)行人做出反應(yīng)，注意道路標(biāo)志，并識(shí)別障礙物，”劉告訴我們。“它涉及計(jì)算機(jī)視覺，物體分類等等。”

然而，創(chuàng)建這種“訓(xùn)練有素的人工智能模型”是自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展背后的重大故事之一。“優(yōu)步正處于深度學(xué)習(xí)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性需要超大規(guī)模的硬件技術(shù)來加速訓(xùn)練。在這里，您面臨的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和AI計(jì)算服務(wù)器可以在不同的數(shù)據(jù)中心位置分布在全國(guó)各地，“Lau說。“Uber需要定義分布式并行培訓(xùn)如何在這種超大規(guī)模環(huán)境中發(fā)揮作用。”

必須首先對(duì)智能的機(jī)載AI技術(shù)進(jìn)行培訓(xùn)，以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如識(shí)別行人。為此，訓(xùn)練過程包括向機(jī)載AI模型顯示數(shù)萬張圖像，直到它“學(xué)習(xí)”行人的樣子。“在數(shù)據(jù)中心，我們使用高度優(yōu)化的計(jì)算，存儲(chǔ)和GPU服務(wù)器來訓(xùn)練模型，運(yùn)行模擬，運(yùn)行回歸，并測(cè)試新的軟件版本，”她說。

為了促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車人工智能的發(fā)展，劉指出了三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。她說，首先，服務(wù)器架構(gòu)和計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)領(lǐng)域設(shè)計(jì)的硬件創(chuàng)新是支持AI工作負(fù)載的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。其次，優(yōu)步專注于軟件堆棧的改進(jìn)，以確保分布式深度學(xué)習(xí)可以在HPC(高性能計(jì)算)環(huán)境中運(yùn)行。第三，研發(fā)投入至關(guān)重要。“我們需要推動(dòng)人工智能研發(fā)以幫助推進(jìn)這一重要領(lǐng)域，”她說。

Lau表示，優(yōu)步的很大一部分工作涉及推動(dòng)計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)的硬件創(chuàng)新和服務(wù)器技術(shù)，以支持其AI工作負(fù)載。在她的主題演講中，超大規(guī)模人工智能：硬件創(chuàng)新為Uber的自動(dòng)駕駛和飛行汽車提供動(dòng)力，Lau將了解Uber如何應(yīng)對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心架構(gòu)和設(shè)計(jì)硬件服務(wù)器以優(yōu)化通信的挑戰(zhàn)， AI工作負(fù)載的同步，減少和分發(fā)。來自麻省理工學(xué)院的BSEE和MSEE的電氣工程師以及英特爾，Nvidia，F(xiàn)acebook，SGI和Sun Microsystems的專業(yè)代表，Lau將從硬件角度審視這一挑戰(zhàn)。

她還將呼吁DesignCon受眾為此付出努力。“DesignCon的觀眾是芯片設(shè)計(jì)師，電路板設(shè)計(jì)師和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師，”她告訴我們。“我的信息是，我們需要他們幫助我們進(jìn)行創(chuàng)新 - 創(chuàng)建更好，更快，性能更高的計(jì)算機(jī)，以支持全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的計(jì)算密集型人工智能部署。”

劉認(rèn)為，優(yōu)步的自動(dòng)駕駛汽車將改變這么多人的生命。他們可以讓那些放棄駕駛特權(quán)的老人。優(yōu)步的優(yōu)勢(shì)在于它將車輛共享和自動(dòng)化技術(shù)集于一身。