Pure e Zenuity

Zenuity sviluppa i futuri veicoli dotati di AI

Azienda del settore automotive procede rapidamente sulla strada della guida autonoma.


Sintesi

Zenuity, un joint venture di Volvo Cars e Autoliv, sta procedendo rapidamente sulla strada verso la guida autonoma con software dotato di capacità di deep learning. L’azienda ha costruito la propria infrastruttura AI su NVIDIA® DGX-1 e Pure Storage® FlashBlade, ottenendo così la piattaforma desiderata dai propri data scientist e ricercatori per creare veicoli autonomi più intelligenti e sicuri.

Settore

  • Automotive

AREA GEOGRAFICA

  • Globale

Casi d’uso

  • AI/Deep Learning - NVIDIA DGX-1™, Pure Storage®, FlashBlade™, Tensorflow, PyTorch

Sito Web

Sfide

Il team di Zenuity sapeva di aver bisogno di performance all’avanguardia per gestire sui propri modelli un volume di dati dei sensori in crescita esponenziale. Ciò permetterebbe loro di iterare il procedimento su modelli sviluppati rapidamente senza perdere preziosi cicli di sviluppo. La capacità di storage veniva raddoppiata ogni 18 mesi.

  • Il software per la guida autonoma ha il compito di prendere decisioni cruciali in tempo reale.
  • L’azienda doveva gestire un volume di dati dei sensori in crescita esponenziale.
  • Il settore deve affrontare un compromesso tra l’elaborazione di maggiori quantità di dati, un elemento essenziale per garantire miglioramenti nella sicurezza, e l’accelerazione del time-to-market.

Risultati

Trasformazione aziendale

Grazie ai progressi nell’infrastruttura AI, Zenuity ha assunto una posizione di leadership nella guida autonoma con deep learning. I data scientist possono elaborare la quantità di dati necessaria per garantire la sicurezza senza compromettere la tempistica dei prodotti.

Trasformazione IT

  • Grazie al suo compatto fattore di forma e alla sua semplicità, FlashBlade mette a disposizione un petabyte in sole 8U.
  • Questa soluzione consente all’azienda di fare enormi progressi nella riduzione degli intervalli tra sessioni di guida di formazione.
  • L’azienda ha ridotto i tempi di formazione, e ciò significa un migliore utilizzo degli investimenti IT e una maggiore produttività dei data scientist.

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