(資料圖)

近日，有相關機構預測，到 2025 年，全球銷售的汽車中約有 30% 將支持 2 級或以上的自動化。然而，在自動駕駛商業化的路徑上，亦有挑戰，尤其在落地路徑、量產成本、法規短板、性能突圍等方面還存在諸多困擾。

自動駕駛系統不斷迭代的前提是算法的持續優化，保守估算，一輛測試車每天產生的數據量可達數TB。此外，自動駕駛落地的一大阻礙項即是無窮無盡的Corner Cases，想要解決這些問題，面對海量數據，對數據存儲以及計算提出了更高的要求。

基于多年存算技術積累和自動駕駛行業的洞察，中科曙光在第二屆ICVS中國自動駕駛年會上，正式提出了“數據存儲+智能計算”協同方案。該方案為自動駕駛提供“采、存、管、用”全生命周期支持，可有效幫助車企高效、穩定地收集車端數據，提升訓練過程中數據存取效率，快速形成計算模型。

數據存儲+智能計算，曙光力破自動駕駛困境

在底層存儲層面，曙光具備業界領先的POSIX訪問協議，單節點可達到4GB/s+吞吐能力，最大化提升訓練及仿真效率。曙光存儲事業部行業推廣總監王紹祥表示：“只需一套設備支持，多種協議滿足不同應用需求，在實現極致性能的同時兼具靈活性，實現多業務并發作業。”

為滿足自動駕駛海量數據計算需求，曙光提供了海量計算資源，并打通多個計算中心，“曙光以強勁算力加快自動駕駛模型訓練進度，全面提升云車兩端仿真訓練效率，助力打破訓練瓶頸。”曙光智算解決方案總監董小海介紹道。

曙光智算解決方案總監董小海發表主題演講

未來，曙光存儲將不斷突破創新，以卓越的產品與解決方案賦能自動駕駛領域技術革新與落地發展，為客戶帶來更加極致、靈活、安全、高效的自動化體驗。

關鍵詞： 解決方案 數據存儲 海量數據