자율주행 자동차
트레이닝

안전 운전의 기본이 되는 데이터센터

딥 뉴럴 네트워크 모델을 빠르게 개발하고 훈련시키는 것은 매우 정확한 자율주행 차량 인식 시스템을 제공하기 위한 핵심입니다. 하지만 이를 위해서는 딥 뉴럴 네트워크를 대량의 데이터로 트레이닝하고 수십만 개의 이미지를 규모에 맞게 수집, 선별, 레이블링할 수 있는 인프라가 필요합니다.

AI 컴퓨팅으로 트레이닝 가속화

자율주행 차량의 미래를 창조하려면 에너지 효율적인 고성능 AI 컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 성공의 핵심은 안전을 그대로 유지하면서도 자율주행 차량을 트레이닝하고 운행하는 데이터 로드를 최적화하는 것입니다. 자동차가 더 많은 정보를 수집하고 처리할수록 AI가 더 빠르고 효율적으로 학습하고 결정을 내릴 수 있습니다.

고객에게 안전한 자율주행 차량을 제공할 AI 인프라를 구축하는 가장 좋은 방법은 GPU 구동 NVIDIA® DGX™ 시스템을 사용하여 데이터센터를 확장하는 것입니다. NVIDIA H100 Tensor 코어 GPU의 혁신적인 성능으로 가속화된 강력한 NVIDIA DGX H100 AI로 최고의 성능을 경험해보세요. 또한 생산 시간에 영향을 미치지 않으면서 환경 조건 또는 과도 상태에서 수백만 개의 순열을 테스트하고 강화된 안전을 위해 모델 정확도를 높일 수 있는 NVIDIA DGX SuperPOD™를 사용하여 턴키 AI 데이터센터 솔루션으로 쉽게 확장할 수 있습니다.

제품을 받는 순간부터 더 빠르게 실험하고, 대규모 모델을 트레이닝하며, 다양한 인사이트를 얻습니다. 데이터센터에서 자동차까지 이어지는 개방형 엔드 투 엔드 플랫폼으로 AI 혁신 기술을 향상합니다. 오늘날 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크와 AI 도구로 현장의 NGC 카탈로그에서 워크플로우를 간소화하고 가속화합니다.

딥 뉴럴 네트워크 트레이닝

Tesla가 NVIDIA A100 GPU로 구동되는 사내 슈퍼컴퓨터를 사용하여 AutoPilot 및 자율주행 기능을 위한 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시키는 방법을 알아보세요.

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