Pure e Zenuity

A Zenuity desenvolve veículos do futuro com inteligência artificial

A empresa do setor automotivo lidera o mercado de direção autônoma.


Resumo

A Zenuity, joint venture da Volvo Cars e da Autoliv, lidera o mercado de direção autônoma usando o software com suporte de aprendizagem profunda. A empresa implantou a infraestrutura de inteligência artificial no NVIDIA® DGX-1 e no FlashBlade da Pure Storage® a fim de garantir a plataforma ideal para os cientistas de dados e os pesquisadores desenvolverem veículos autônomos com mais inteligência e segurança.

automotivo

  • Setor

Localização

  • Global

Casos de uso

  • Inteligência artificial/aprendizagem profunda – NVIDIA DGX-1™, Pure Storage®, FlashBlade™, Tensorflow e PyTorch

Desafios

A equipe da Zenuity sabia que precisava de um desempenho inovador para lidar com o volume cada vez maior de dados dos sensores que seriam usados em seus modelos. Como eles, à equipe poderia repetir com rapidez nos modelos desenvolvidos, sem perder os ciclos valiosos de desenvolvimento. A capacidade de armazenamento estava dobrando a cada 18 meses.

  • O software de direção autônoma é responsável por tomar decisões essenciais e em tempo real.
  • A empresa precisava lidar com o volume cada vez maior de dados dos sensores.
  • O setor enfrenta um dilema entre processar mais dados, o que é essencial para oferecer melhorias em segurança, e acelerar o tempo de lançamento do produto no mercado.

Resultados

Transformação dos negócios

Com uma infraestrutura de inteligência artificial inovadora, a Zenuity assumiu a liderança do mercado de direção autônoma com aprendizagem profunda. Os cientistas de dados conseguem processar a quantidade de informações necessária para garantir segurança, sem comprometer o cronograma do produto.

Transformação da TI

  • Devido ao formato compacto e à simplicidade, o FlashBlade entrega um petabyte em apenas 8U.
  • Com essa solução, a empresa alcançou um progresso revolucionário na redução de intervalos de treinamento.
  • A empresa reduziu o tempo de treinamento. Isso significa um uso melhor do investimento em TI e uma produtividade maior dos cientistas de dados.

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