自動運転車 AI トレーニングおよび開発を加速

NVIDIA DGX は、NVIDIA Alpamayo などの VLA リーズニングモデルをはじめとするエンドツーエンドの AV 基盤モデルを大規模にトレーニングするために設計された スーパーコンピューターです。

データ キュレーション (NVIDIA Cosmos™ Curator)、データ拡張 (Cosmos Transfer、Cosmos Predict)、評価 (Cosmos Evaluator) に対応した NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint により、エンドツーエンドの AV 開発を効率化します。また、NVIDIA CUDA-X™ AI と NGC コンテナ内の GPU 最適化カーネルによりトレーニングを高速化し、NVIDIA TensorRT™ と Triton™ によって推論を強化します。

NVIDIA Omniverse™ NuRec によりシーン再構築を高速化し、NVIDIA Cosmos Transfer によりセンサー データの多様性を拡張し、NVIDIA AlpaSim によりスケーラブルなクローズドループ ロールアウトを実行します。 これらを組み合わせることで、実世界データのリプレイから制御されたデータ拡張、ポリシー イン ザ ループ検証に至るまで、エンドツーエンドの AV シミュレーション ワークフローを効率化します。

AV は、カメラや LiDAR、レーダー、センサーからテラバイト規模のマルチモーダル データを生成します。 このデータは、AI モデルのトレーニングに活用する前に、大規模に取り込み、再構築、キュレーション、ラベル付けを行う必要があります。

AV システムは改善し続ける必要があり、新しいデータ、まれなイベント、エッジ ケースから学習して、認識、予測、計画の精度を高めていきます。

実世界での走行データの高スループットなリプレイとスケーラブルなシーン再構築を最適化し、フリート データに基づく変更の効率的な検証と、幅広いシナリオ カバレッジを可能にします。