服务案例

推动无人驾驶技术落地

背景

北京某地图公司是中国三大图商之一，占据中国前装车载导航市场25%的市场份额。为顺应市场发展趋势，公司正从传统地图数据提供商转型为位置服务平台提供商。该公司公司拥有导航电子地图制作、互联网地图服务、地理信息系统工程等甲级测绘资质，并获得国际质量管理体系ISO9001和国际汽车工业质量管理体系（IATF 16949）认证。公司的导航地图产品已覆盖中国大陆、香港和澳门，道路里程达600多万公里，POI数量达2600多万个。公司是一家中立的图商，与生态链上的ESRI，亚创，Mapbox，搜狗，东软等多家知名企业建立了战略合作关系，秉持“合作，开放，共享”的理念，致力于为不同领域的客户提供优质的解决方案。

挑战

随着科技不断的发展和进步，无人驾驶技术己成为当今AI公司和传统汽车制造企业的发展方向。北京某地图公司经过多年在地图、导航方面的经验敏锐的察觉到无人驾驶未来巨大市场规模和价值，从而大力发展无人驾驶技术和高精度地图领域。在地图、导航领域多年深耕积累了丰富的经验，发展无人驾驶技术具有得天独厚的优势，因为它具有无人驾驶核心要素之一“高精度地图“，但是无人驾驶另一个要素”深度神经网络“训练需要依赖大规模的计算机完成，以目前以CPU为主要计算机集群训练，一次迭代要花费2-3周的时间，严重的影响了工作效率，滞后了产品推出时间。计算能力不够将成为目前的瓶颈。

方案

根据用户计算能力不够的痛点和对应用的深入了解后，金品计算科技向客户推荐采用AI Server，此系统的特点：专为人工智能、深度学习而研发定制，对于无人驾驶中“深度神经网络训练“更是一把利器。在支持2颗Intel Xeon E5-2600v4 处理器同时支持8颗Nvidia Tesla 系列GPU加速器，输出每秒800亿次的深度神经网络训练性能。相当于约200台CPU服务器同时计算的性能，使原来需要花费2-3周的计算时间缩短至2-3小时以内。

AI Server

影响

无人驾驶技术研发、落地离不开深度神经网络、高精度地图，更离不开拥有超强算力的超级计算机。传架CPU架构的计算机由于设计架构和核心受限等因素，己不能满足自动驾驶、深度学习对算力的要求。AI Server应运而生，AI Server采用的CPU+GPU协处理器架构（CPPC）,具有数以万计流处理器和Tensor核心，对深度神经网络模型的训练带来飞速增长，推动着无人驾驶技术的落地。