开发者可在保护其数据隐私的同时,通过NVIDIA先进学习工具使用跨多个数据集的深度神经网络
中国苏州——GTC China——2019年12月18日——NVIDIA和全球领先的移动出行平台——滴滴出行(以下简称“滴滴”)于今日宣布,滴滴将使用NVIDIA GPU和其他技术开发自动驾驶和云计算解决方案。
滴滴将在数据中心使用NVIDIA GPU训练机器学习算法,并采用NVIDIA DRIVE为其L4级自动驾驶汽车提供推理能力。滴滴在8月将其自动驾驶部门升级为独立公司,并与产业链合作伙伴开展广泛合作。
作为滴滴自动驾驶AI处理的一部分,NVIDIA DRIVE借助多个深度神经网络融合来自各类传感器(摄像头、激光雷达、雷达等)的数据,从而实现对汽车周围环境360度全方位的理解,并规划出安全的行驶路径。
NVIDIA自动驾驶汽车副总裁Rishi Dhall表示:“不论是在云端还是汽车中,开发安全的自动驾驶技术,端到端的AI都不可或缺。借助NVIDIA的AI技术,滴滴将能够开发更安全高效的交通运输系统,并提供丰富的云服务。”
为了训练这些深度神经网络,滴滴将采用NVIDIA GPU数据中心服务器。在云计算方面,滴滴还将构建领先的AI基础架构,并推出计算型、渲染型和游戏型vGPU云服务器。
滴滴云将采用新的vGPU许可证模式,旨在为用户提供体验更佳、应用场景更丰富、效率更高、更具创新性和灵活的GPU计算云服务。目前,滴滴云已与NVIDIA等行业合作伙伴携手服务交通出行、AI、图形渲染、电子游戏及教育培训等多个领域。
滴滴每年为100亿人次提供出行服务,凭借自身的技术、大数据能力与产业链开放协作,以推动自动驾驶技术安全应用。
好文章,需要你的鼓励
仿人机器人与自动驾驶汽车在区域架构、功能安全及雷达传感方面高度相似。多分辨率摄像头组合可更好地模拟人类视野,兼顾广角低保真与局部高精度需求。自然运动需实时计算正逆运动学、距离与深度,同时须兼顾功耗效率。当前视觉与基础操控技术最为成熟,而触觉、全身协调及非结构化环境中的移动能力仍是主要挑战。业界正借鉴自动驾驶经验,加速推进仿人机器人的规模化落地。
这项研究提出Epi2Diff方法,通过将大型推理模型的解题思考过程拆解为认知片段序列,提取过程特征预测考题对人类的难度,在四个真实考试数据集上超越了所有对比基线。
随着AI技术发展,攻击者可融合白市、灰市及黑市数据,构建个人及其环境的数字孪生体,使定向攻击更为便捷。专家指出,AI与网络安全的核心交汇点是数据本身。防御AI数据融合攻击需依赖硬件信任根、强加密、安全密钥存储及严格的数据匿名化措施。芯片架构师需将安全设计嵌入硬件层,确保数据完整性验证、隔离执行及认证数据流,以应对日益复杂的运行时攻击面。
南京大学与阿里巴巴提出MIMFlow,将掩码图像建模与标准化流端到端融合,让生成模型专注语义建模,以更少参数和更少令牌在ImageNet上取得FID 2.50的优异表现。