超级计算机数据中心可以为全球各地的开发人员提供计算能力和存储功能，从而加快无人驾驶可以在中期实现商业落地。

文丨AutoR智驾  诺一

大陆集团也有自己的人工智能（AI）超级计算机基地了。

为了应对智能化汽车架构的发展，大陆集团联合英伟达在法兰克福的数据中心搭建了这台超级计算机。

之所以选择此处，是因为其靠近云服务提供商，更重要的是，这里有应用人工智能的环境，能够满足冷却系统、网络连接和供电方面的特定要求。

该超级计算机由运用 NVIDIA InfiniBand 互连技术连接的 DGX 系统提供动力支持。

超级计算机数据中心可以为全球各地的开发人员提供计算能力和存储功能，从而加快无人驾驶可以在中期实现商业落地。

超级计算机使用了经认证的绿色能源供电，GPU 集群在设计上比 CPU 集群具有更高的能源效率，完全不担心高额电费问题。

大陆集团高级驾驶员辅助系统事业部项目管理系统负责人 Christian Schumacher 称：“超级计算机是我们对未来的投资。这个最先进的系统可以同时进行至少 14 次以上的实验，从而大大缩短我们训练神经网络所需的时间。”

Schumacher还说：“在寻找合作伙伴时，我们看重两个方面：品质与速度。该项目的时间非常紧张，我们计划在一年之内完成。经过大量的测试和考察，大陆集团选择了NVIDIA，这是一家为全球多台最快的超级计算机提供动力支持的公司。”

英伟达企业计算部门负责人 Manuvir Das 表示：“NVIDIA DGX 系统能够为像大陆集团这样的创新企业提供了高成本效益且易于部署的企业级人工智能超级计算解决方案。大陆集团运用以 InfiniBand 互连技术连接的 NVIDIA DGX POD 对自动驾驶汽车进行训练，可以设计出最智能的未来汽车以及构建与汽车设计配套的 IT 基础设施。”

大陆集团的超级计算机由 50 多个 NVIDIA DGX 系统构成，与 NVIDIA Mellanox InfiniBand 网络相连。

对于NVIDIA的DGX家族相信大家都已经不再陌生了，DGX-Station——研究人员和数据科学家最快的个人超级计算机、DGX-1——数据中心人工智能研究的重要工具和DGX-2——世界上最强大的深度学习系统，可应对最复杂的深度学习挑战。

根据公开的超级计算机 500 强榜单的数据，这个超级计算机的性能在全球汽车行业中独占鳌头。

超级计算机采用混合模式，在需要时可通过云解决方案扩展容量和提高存储性能。

Schumacher 解释说：“超级计算机是 IT 基础设施设计中的一项杰作。为了使超级计算机具备如今的完整性能和功能，以及支持未来扩展的可扩展性，我们的团队精确地规划了每一个细节。”

我们知道，高级驾驶员辅助系统利用人工智能使汽车能够做出决策、辅助驾驶员并最终实现自主驾驶。

雷达和摄像头环境传感器可为车辆提供原始数据，智能系统会实时处理这些原始数据，创建车辆周围环境的综合模型（感知），制定相应的驾驶策略（规划）。

最后，需要对车辆进行控制，使其执行规划的策略，但是，随着系统变得越来越复杂，传统的软件开发方法和机器学习方法已经达到了极限，深度学习和仿真已成为基于人工智能的解决方案的基本开发方法。

通过深度学习，人工神经网络可以让机器从经验中学习并将新信息与现有知识联系起来，仿真人脑内部的学习过程。

但是，一个孩子只要看过几十张不同款汽车的图片就能识别出不同的汽车，而要让神经网络学会辅助驾驶员，甚至于自主驾驶车辆，却需要用到数以百万计张的图片，用大量数据耗费数千个小时对其进行训练。

对此，大陆集团采用的NVIDIA DGX POD 不仅减少了这一复杂过程所需的时间，还可缩短了新技术的上市时间。

大陆集团匈牙利达佩斯人工智能能力中心负责人 Balázs Lóránd表示：“总的来说，我们预估完成全面神经网络训练所需的时间将从数周缩短至数天。在过去几年里，我们的开发团队的人数和经验一直在增长。借助超级计算机，我们能够根据需求更好地扩展计算能力，并充分发掘开发人员的全部潜力。”

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