自动驾驶 AI 场景介绍
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汽车自动驾驶系统,是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统,又称无人驾驶汽车,其本质是用机器视角去模拟人 类驾驶员的行为,系统结构一般分为:感知系统、决策系统、执行系统、通信系统 4 个部分。其中决策系统的成熟与否, 是自动驾驶能否快速大规模商业落地的关键。

决策能力需要依靠对大量数据进行 AI 深度学习,将基础数据加速转化为决策能力。在整个 AI 深度学习过程中, 涉及到对持续产生的数十 PB 原始数据进行预处理、筛选、标注、清洗、训练等一系列环节。不仅要求能够可靠存储数十 PB 的数据, 同时对数据跨平台流动,GPU 训练时的高吞吐低时延能力,以及持续优化存储成本提出全面的要求。 
数据存储挑战
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  • 海量数据存储,要在容量、成本、场景功能上取得平衡
  • 数据高速增长,需要存储系统具备灵活扩展、快速扩容的能力
  • GPU 分布式训练,需存储平台满足海量小文件场景下的低时延、高吞吐的性能要求
  • 多云协作,需要满足数据在公有云、私有云、混合云之间的无缝流动
  • 存储集群规模持续增长,需要满足多存储服务的统一纳管和高效
 
解决方案
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星辰天合针对自动驾驶 AI 深度学习场景,量身定制了相应的存储解决方案,目的在于兼容用户当前主要 基础平台架构,构建全流程的数据服务管道,同时对未来业务演进提供前瞻性的架构方案。不仅符合开放和标准的要求, 而且满足数据跨平台流动,应用无缝调用的要求。

XSKY 星辰天合存储平台中,灵活的扩容能力、List 性能深度优化算法、开放的内容处理框架,XSpeed 访问加速等特性,帮助用户大幅提升数据处理效率。
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客户收益
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架构弹性,硬件解锁

采用软件定义存储,不绑定任何硬件;存算分离架构,计算和存储可分别按需灵活扩展

 
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数据共享,管理统一

多厂区数据集中汇聚,统一管理、统一共享,消除了数据孤岛,0 数据拷贝,提高协作效率

 
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运维高效,数据安全

历史数据无缝迁移,简化运维,提升运维效率;ROW 快照、WORM、备份等全方位保障数据安全

 
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投产提速,成本优化

流水线式设计协作,提高设计效率,缩短投产周期;高性能 EC,提高仿真效率,存储空间利用率提升 1 倍

 
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