Puro y Zenuity

Zenuity desarrolla los vehículos del futuro con AI

Una empresa automotriz avanza en el camino hacia la conducción autónoma.


Resumen

Zenuity, un emprendimiento conjunto de Volvo Cars y Autoliv, está avanzando en el camino hacia la conducción autónoma con software impulsado por un aprendizaje profundo. La compañía construyó su infraestructura de inteligencia artificial con NVIDIA® DGX-1 y Pure Storage® FlashBlade, para ofrecer la plataforma definitiva a fin de que sus científicos de datos e investigadores logren que los vehículos autónomos sean más inteligentes y seguros.

Industria

  • Automotriz

GEO

  • Global

Casos de uso

  • AI y aprendizaje profundo: NVIDIA DGX-1™, Pure Storage®, FlashBlade™, Tensorflow, PyTorch

Sitio web

Desafíos

El equipo de Zenuity sabía que necesitaban un rendimiento innovador para manejar el volumen exponencialmente creciente de datos sensoriales para capacitar sus modelos. Esto les permitiría iterar modelos desarrollados rápidamente sin perder ciclos de desarrollo valiosos. La capacidad de almacenamiento se duplicaba cada 18 meses.

  • El software de conducción autónoma se encarga de tomar decisiones cruciales en tiempo real.
  • La compañía necesitaba manejar el volumen exponencialmente creciente de datos sensoriales.
  • La industria se enfrenta a una encrucijada entre el procesamiento de más datos (esencial para mejorar la seguridad) y acelerar el tiempo de comercialización.

Resultados

Transformación comercial

Debido a un gran avance en la infraestructura de AI, Zenuity ha tomado una posición de liderazgo en la conducción autónoma con aprendizaje profundo. Los científicos de datos pueden procesar la cantidad de datos necesaria para garantizar la seguridad sin comprometer el cronograma del producto.

Transformación de TI

  • Con su formato compacto y su simplicidad, FlashBlade entrega un petabyte en un factor de forma 8U.
  • La solución le permite a la compañía hacer avances innovadores en la reducción de los intervalos de ejecución de la capacitación.
  • La compañía redujo los tiempos de capacitación, lo que significa que la inversión en TI se utiliza mejor y los científicos de datos son más productivos.

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