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無人駕駛汽車Aurora使用亞馬遜云科技加速Aurora Driver的開發

在亞馬遜云科技高性能基礎設施和強大功能組合的支持下,Aurora使用機器學習和每天數百萬次基于云的模擬,安全快速地訓練、測試和驗證其無人駕駛技術
亞馬遜云科技
2021-12-08 16:18 6336

北京2021年12月8日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技宣布,無人駕駛汽車科技領導者Aurora選擇亞馬遜云科技作為其機器學習訓練和云上模擬工作負載的首選云提供商。Aurora 使用亞馬遜云科技成熟的基礎設施和無與倫比的功能組合來安全地加速其可擴展的自動駕駛汽車技術Aurora Driver的開發。Aurora Driver由感知世界的傳感器、規劃安全路徑的軟件,以及將 Aurora 的硬件和軟件與任何車輛平臺集成并提供動力的計算機組成。在機器學習訓練和云上模擬工作負載方面,Aurora全面使用亞馬遜云科技,每天使用云處理數萬億個數據點。在今年年底之前,Aurora都將在云上擴展訓練工作負載,以其在真實道路測試中收集的PB級數據為基礎,每天完成多達1200萬次駕駛模擬訓練。

自動駕駛是一項極其復雜的技術挑戰,很大程度上依賴云計算來實現感知、嵌入式計算、機器學習、動線規劃、決策和高級傳感器技術的突破。借助亞馬遜云科技在高性能計算、機器學習、存儲和安全方面的能力,Aurora優化并擴展了其虛擬測試工作,以安全快速地擴展Aurora Driver的功能。

Aurora首席執行官Chris Urmson表示:“Aurora大規模進行高級機器學習和模擬是我們能夠安全、快速開發技術的基石。亞馬遜云科技為我們提供了持續前進所需的高性能。憑借幾乎無限的規模,亞馬遜云科技支持數百萬次虛擬測試,以驗證Aurora Driver的能力,讓其可以在無數真實世界駕駛的邊緣場景中安全地行駛。”

由亞馬遜云科技支持的虛擬測試套件(Virtual Testing Suite)是用于開發Aurora Driver的獨特加速器。Aurora可以使用它在現實世界中觀察到的單一測試情況的數據,從而啟發虛擬測試套件中的數百種排列。這種虛擬測試有助于訓練Aurora Driver更快、更安全地駕馭復雜情況,如道路施工、亂穿馬路和無保護的左轉彎。例如,在Aurora Driver嘗試在實際道路上進行無保護左轉之前,它已經完成了近230萬次模擬轉彎 -- 估計大約相當于2萬個小時的真實駕駛練習。自2019年以來,Aurora一直在亞馬遜云科技上大規模運行模擬,并計劃到2021年底將其在亞馬遜云科技上運行的模擬量增加兩倍,達到每天1200萬次以上。

Aurora Driver軟件棧的離線組件都在亞馬遜云科技上運行,包括虛擬測試套件、高清路線圖(Aurora "Atlas")、機器學習模型和軟件開發工具。例如,Amazon SageMaker機器學習服務可以幫助開發人員和數據科學家在云端和邊緣快速創建、訓練和部署機器學習模型,Aurora使用Amazon SageMaker來創建、運行和持續改進機器學習模型,以支持其駕駛模擬。通過該服務,Aurora可以訪問Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)實例類型,比如P4d,可為云上機器學習訓練提供超高性能。

在開發模擬之前,Aurora 使用亞馬遜云科技安全地存儲和處理其在實際道路測試期間記錄的PB級數據,然后基于這些數據訓練機器學習模型。預處理工作負載在 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)和Amazon EMR上運行,這是亞馬遜云科技用于使用開源工具處理云中的大量數據的服務。然后,Aurora的機器學習訓練工作負載依賴于亞馬遜云科技優化的深度學習框架,如TensorFlow和PyTorch。最后,Aurora使用Amazon EKS和Amazon EC2在數十萬個并發vCPU和數千個并發GPU上編排并自動擴展其模擬工作流,而Amazon EKS和Amazon EC2可提供加速的計算實例類型,如 G4dn。

亞馬遜云科技機器學習副總裁Swami Sivasubramanian表示:“亞馬遜云科技高度可擴展的計算、機器學習和分析服務正在幫助Aurora推動自動駕駛汽車技術向前發展,走向廣泛的現實世界。我們可靠的基礎設施和全面的云服務,包括Amazon SageMaker等行業領先的機器學習服務,為Aurora從每天生成的數萬億數據點中獲得洞察提供了理想的基礎,從而不斷增強其技術。我們非常驕傲能夠支持自動駕駛技術創新加速,并期待運輸、交付和移動的轉型能夠提高安全性和效率。”

消息來源:亞馬遜云科技
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