IT之家 7 月 7 日消息 從英偉達獲悉，麻省理工學院的研究人員正在開發(fā)一個一體化深度神經網絡（DNN）為自動駕駛汽車提供支持，并取代由多個網絡組成的系統(tǒng)。
據悉，在今年 COMPUTEX 上發(fā)表的這項研究使用了 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 在車輛中運行網絡，能夠高效、實時地處理激光雷達數據。
自動駕駛汽車傳感器會產生大量數據。如果一個由 50 輛車組成的車隊每天行駛 6 小時，那么每天就會產生約 1.6PB 的傳感器數據。
在論文中，麻省理工學院團隊詳細介紹了如何使用一個一體化 DNN 嘗試新的自動駕駛策略，首先就是要完成實時激光雷達傳感器數據處理任務。通過運用 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus，該團隊進一步加快激光雷達的計算速度以實現(xiàn)甚至超越這一目標，其運行速度比目前最先進的系統(tǒng)還要快 15 倍。
IT之家了解到，英偉達表示，NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 是一款專為 L4 級和 L5 級自動駕駛系統(tǒng)設計的 AI 超級計算平臺。它結合了兩個 NVIDIA Xavier SoC 和兩個 NVIDIA Turing 架構 GPU 的性能，實現(xiàn)了每秒 320 萬億次運算性能。
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