Pure und Zenuity

Zenuity entwickelt Fahrzeuge der Zukunft mit KI

Automobilunternehmen gibt Gas auf dem Weg zum autonomen Fahren.


Zusammenfassung

Zenuity, ein Joint Venture von Volvo Cars und Autoliv, gibt Gas auf dem Weg zum autonomen Fahren. Die dabei eingesetzte Software nutzt Deep Learning. Das Unternehmen entwickelte eine KI-Infrastruktur auf der Grundlage von NVIDIA® DGX-1 und Pure Storage® FlashBlade. Daraus entstand eine optimale Plattform für die eigenen Datenwissenschaftler und Forscher, die daran arbeiten, autonome Fahrzeuge intelligenter und sicherer zu machen.

Branche

  • Automobilindustrie

REGION

  • Global

Anwendungsfälle

  • KI/Deep Learning – NVIDIA DGX-1™, Pure Storage®, FlashBlade™, TensorFlow, PyTorch

Webseite

Herausforderungen

Das Zenuity Team wusste, dass eine bahnbrechende Performance nötig war, um bei ihren Modellen das exponentielle Wachstum von sensorischen Daten zu bewältigen, die zum Trainieren benötigt wurden. Nur so wäre es möglich, Modelle schnell zu entwickeln und zu iterieren, ohne dass wertvolle Entwicklungszyklen verloren gehen. Die Storage-Kapazität verdoppelte sich alle 18 Monate.

  • Einer Software für autonomes Fahren werden kritische Echtzeitentscheidungen übertragen.
  • Das Unternehmen musste das exponentielle Wachstum von sensorischen Daten bewältigen.
  • Die Branche muss zwischen der Verarbeitung von immer mehr Daten – dem Schlüssel zu noch mehr Sicherheit –, und der Beschleunigung der Markteinführung abwägen.

Ergebnisse

Unternehmens-
transformation

Dank eines Durchbruchs bei der KI-Infrastruktur hat sich Zenuity mit Deep Learning eine Spitzenposition beim autonomen Fahren erobert. Datenwissenschaftler können so viele Daten verarbeiten, wie dies aus Sicherheitsgründen notwendig ist, ohne den Zeitrahmen für das Produkt zu sprengen.

IT-Transformation

  • Dank seines kompakten Formats und seiner Einfachheit benötigt FlashBlade für ein Petabyte nur 8U.
  • Die Lösung versetzt das Unternehmen in die Lage, bahnbrechende Fortschritte beim Verkürzen von Trainingsintervallen zu erzielen.
  • Das Unternehmen hat den Trainingsaufwand reduziert. Dadurch machen sich die IT-Investitionen schneller bezahlt und die Datenwissenschaftler sind produktiver.

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