自动驾驶行业发展至今,随着数据规模呈几何级增长,提升车载芯片算力是率先被使用的方案。算力是承载自动驾驶技术的关键硬件指标,算力越高,感知、决策、控制的时间就越充足,体现了自动驾驶能力的上限。高级别自动驾驶正在变成一场算力和时效的竞赛,寻求云端远程算力补充成为业界下一步的思考方向。
近日,在第七届HAOMO AI DAY上,毫末智行宣布中国自动驾驶行业最大智算中心——“雪湖•绿洲”(MANA OASIS)正式成立。
据了解,“雪湖·绿洲”(MANA OASIS)由毫末智行与字节跳动旗下云服务平台火山引擎联合打造,每秒浮点运算达67亿亿次,存储带宽每秒2T,通信带宽每秒800G。同时,基于火山引擎丰富的大数据积累和底层技术,MANA OASIS实现的计算、存储、通讯能力,让数据更快速转化成知识,以实现将本增效的目的。毫末智行CEO顾维灏表示,“MANA OASIS让毫末拥有了超级计算能力,数据、算力充沛,毫末的技术产品能力将更加强大。在‘MANA OASIS’加持下,毫末将冲刺进入自动驾驶3.0时代。”
在数据管理能力方面,为充分发挥智算中心价值,让GPU持续饱和运行,毫末历经两年研发,建立了全套面向大规模训练的Data Engine,实现了百P数据筛选速度提升10倍、百亿小文件随机读写延迟小于500微秒。在算力优化方面,毫末与火山引擎合作,部署了Lego高性能算子库、ByteCCL通信优化能力、以及大模型训练框架。软硬一体,把算力优化到极致。在训练效率方面,基于Sparse MoE,通过跨机共享,轻松完成万亿参数大模型训练,且百万个Clips(毫末视频最小标注单位)训练成本只需百卡周级别,训练效率提升100倍。
在MANA OASIS的加持下,毫末MANA五大模型全新亮相升级,助力毫末自动驾驶高速发展:其中,视觉自监督大模型,让毫末在中国首个实现4D Clip的自动标注;3D重建大模型,助力毫末做数据生成,用更低成本解决数据分布问题,提升感知效果;多模态互监督大模型,则可以完成通用障碍物的识别;动态环境大模型则进一步使用重感知技术,降低对高精地图依赖;人驾自监督认知大模型让毫末的驾驶策略更加拟人化,安全及顺畅。此外,基于MANA五大模型的升级,毫末感知和认知层面系统化的底层技术能力也获得了全面提升。MANA最新的车端感知架构,从过去分散的多个下游任务集成到了一起,形成一个更加端到端的架构,毫末车端感知架构实现了跨代升级。
顾维灏还透露了毫末HPilot的发展计划:预计到2024年上半年,毫末将完成HPilot落地中国100个城市的计划,实现点点互达。到2025年,更大规模全场景的NOH将更快落地,全面迈入全无人驾驶时代。此外,顾维灏还表示,毫末城市NOH是中国首个可大规模量产的城市导航辅助驾驶,其领先性表现在“重感知技术路线领先,大模型的技术应用领先,用户闭环数据建设领先”。
“让机器智能移动,给生活更多美好”,这是毫末智行发布的新愿景。未来,毫末将以更加开放的心态和行动拥抱未来,践行使命愿景,为整个社会创造美好价值。面对更具挑战的征程,毫末定会踔厉奋发,勇意前行。
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