(来源:英伟达官网)据国外媒体报道，英伟达发布了超级计算机DGX SuperPOD，在全球最快的超级计算机中排名第22位。它提供了AI基础设施，以满足自动驾驶汽车部署的大量需求。该系统由Mellanox interconnection technology在短短三周内建成，由96台英伟达DGX-2H超级计算机组成。它具有94万亿次浮点运算的处理能力，可以训练安全自动驾驶汽车所需的大量深度神经网络。自动驾驶汽车人工智能训练是最大的计算密集型挑战。数据收集车每小时产生1TB的数据。把这些数据乘以全队的驾驶年限，就得到PB级的数据。这些数据用于训练算法，学习道路规则，并在车辆运行的深度神经网络中发现潜在故障，然后在一个连续的循环中重新训练。英伟达AI基础设施副总裁克莱门特·法拉贝特(Clement Farabet)表示，“AI领导力需要计算基础设施领导力。很少有人工智能挑战像训练自动驾驶汽车那样苛刻，这需要成千上万次对神经网络的重新训练，以满足极端的精度要求。DGX SuperPOD的巨大处理能力是不可替代的。”DGX SuperPOD由1536 NVIDIA V100 Tensor Core GPU驱动，并与NVIDIA NVSwitch和Mellanox网络光纤互联，具有出色的数据处理性能。系统全天候运行，通过优化自动驾驶软件，重新训练神经网络的周转时间可能会比以前更快。例如，在DGX SuperPOD硬件和软件平台上训练ResNet-50不到两分钟。这个人工智能模型在2015年问世，当时最先进的NVIDIA K80 GPU花了25天训练它。DGX SuperPOD提供的结果快了18000倍。其他性能水平相近的TOP500系统都是由数千台服务器组成，而DGX SuperPOD占用的空间非常小，比排名靠前的同类系统小400倍左右。Nvidia DGX系统已被其他需要大量计算的组织采用，包括宝马、大陆、福特和Zenuity、脸书、微软和富士胶片。而且被一些研究机构采用，如日本理化研究所和美国能源部国家实验室。参考架构创建自己的SuperPODDGX SuperPOD不仅运行深度学习模型速度快，而且由于其模块化的企业级设计，部署DGX SuperPOD也很快。这种规模的系统通常需要6-9个月来部署，但DGX SuperPOD只需要3周，工程师们遵循一种规定的和行之有效的方法。建造一台像DGX·super pod这样的超级计算机帮助英伟达学会了如何为大型人工智能机器设计系统。这是超级计算技术的重要发展，它将巨大的计算能力从学术界带到了运输公司和其他希望使用高性能计算来加速创新的行业。对于没有AI就绪数据中心，但希望使用英伟达SuperPOD架构来满足其需求的组织，英伟达使用DGX就绪数据中心计划为他们提供简化的快速部署解决方案。该公司的数据中心托管服务提供商支持企业客户构建和部署基于DGX系统的世界级人工智能数据中心。
(来源:英伟达官网)据国外媒体报道，英伟达发布了超级计算机DGX SuperPOD，在全球最快的超级计算机中排名第22位。它提供了AI基础设施，以满足自动驾驶汽车部署的大量需求。该系统由Mellanox interconnection technology在短短三周内建成，由96台英伟达DGX-2H超级计算机组成。它具有94万亿次浮点运算的处理能力，可以训练安全自动驾驶汽车所需的大量深度神经网络。自动驾驶汽车人工智能训练是最大的计算密集型挑战。数据收集车每小时产生1TB的数据。把这些数据乘以全队的驾驶年限，就得到PB级的数据。这些数据用于训练算法，学习道路规则，并在车辆运行的深度神经网络中发现潜在故障，然后在一个连续的循环中重新训练。英伟达AI基础设施副总裁克莱门特·法拉贝特(Clement Farabet)表示，“AI领导力需要计算基础设施领导力。很少有人工智能挑战像训练自动驾驶汽车那样艰巨，这需要……res数以千计的神经网络重新训练，以满足极端的精度要求。DGX SuperPOD的巨大处理能力是不可替代的。“DGX SuperPOD由1536 NVIDIA V100 Tensor Core GPU驱动，并与NVIDIA NVSwitch和Mellanox网络光纤互联，具有出色的数据处理性能。系统全天候运行，通过优化自动驾驶软件，重新训练神经网络的周转时间可能会比以前更快。例如，在DGX SuperPOD硬件和软件平台上训练ResNet-50不到两分钟。这个人工智能模型在2015年问世，当时最先进的NVIDIA K80 GPU花了25天训练它。DGX SuperPOD提供的结果快了18000倍。其他性能水平相近的TOP500系统都是由数千台服务器组成，而DGX SuperPOD占用的空间非常小，比排名靠前的同类系统小400倍左右。Nvidia DGX系统已被其他需要大量计算的组织采用，包括宝马、大陆、福特和Zenuity、脸书、微软和富士胶片。而且被一些研究机构采用，如日本理化研究所和美国能源部国家实验室。参考架构创建自己的SuperPODDGX SuperPOD不仅运行深度学习模型速度快，而且由于其模块化的企业级设计，部署DGX SuperPOD也很快。这种规模的系统通常需要6-9个月来部署，但DGX SuperPOD只需要3周，工程师们遵循一种规定的和行之有效的方法。建造一台像DGX·super pod这样的超级计算机帮助英伟达学会了如何为大型人工智能机器设计系统。这是超级计算技术的重要发展，它将巨大的计算能力从学术界带到了运输公司和其他希望使用高性能计算来加速创新的行业。对于没有AI就绪数据中心，但希望使用英伟达SuperPOD架构来满足其需求的组织，英伟达使用DGX就绪数据中心计划为他们提供简化的快速部署解决方案。该公司的数据中心托管服务提供商支持企业客户构建和部署基于DGX系统的世界级人工智能数据中心。
保守来看，可能我们与真正意义上的自动驾驶汽车，还隔着几十年的距离。在此之前，人机共驾可能会成为一种常态，人类不仅要参与到实际驾驶中，同时还要扮演监察员的角色，牢牢盯着人工智能系统的运行。
1900/1/1 0:00:006月23日，青海西宁，一场关于动力电池回收的讨论激烈的进行着。参加讨论的有车企、电池企业、原材料企业以及电池拆解企业。这些企业一方面急切的在动力电池回收产业链条里寻找着自己的位置，并试图成为主导。
1900/1/1 0:00:00图片来自“东方IC”贾跃亭似乎永远不缺资金加持。
1900/1/1 0:00:00近日，“智享同行小鹏汽车amp南网电动批量采购交付仪式”在小鹏汽车总部举行，首批交付60辆小鹏G3。此次交付是去年4月双方战略框架协议的实质性推进，未来双方还将进一步深化和扩大合作。
1900/1/1 0:00:00比亚迪正在大肆吞噬竞争对手市场份额，如黑洞一般。2019年第一季度的新能源汽车厂商销量排行榜上，吉利、上汽乘用车、长城、江淮、华泰等自主品牌的销量基本徘徊在12万辆之间。
1900/1/1 0:00:00编者按：王秉刚主任德高望重，是新能源汽车产业的推动者与见证者，是汽车行业无人不晓的大专家。他虽年事已高，但总身体力行。
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