Momenta使用AWS GPU服务构建自动驾驶数据训练平台

"利用 AWS 云端 GPU 服务，Momenta 构建自动驾驶数据筛选训练平台" 在2018年的北京技术峰会上，Momenta 的资深研发工程师 Jeff Zhang 展示了如何借助 AWS 的云端 GPU 服务来构建一个用于自动驾驶的数据筛选与训练平台。这个平台的核心目标是为自动驾驶技术提供强大的计算支持，尤其是在处理海量数据和优化深度学习算法方面。 自动驾驶技术依赖于高度精确的高精度地图、驾驶决策算法以及环境感知能力。为了实现这些功能，Momenta 建立了一个全面的数据平台，该平台涵盖了从数据采集、标注到深度学习算法迭代的全过程。车辆终端遍布全国，收集多传感器数据，包括行驶轨迹和车辆状态，以支持大规模车队的安全运营和管理。 面对自动驾驶所需的海量数据，例如每1000亿公里对应6万亿张图片，数据处理成为一大挑战。数据量的巨大和快速增长使得数据库和存储系统承受巨大压力，同时GPU资源的稀缺和高昂成本也限制了处理效率。此外，业务的复杂性，如多条业务线、多种采集终端和标注类型，进一步加剧了GPU资源的紧张。 为了应对这些问题，Momenta 设计了一个包含数据筛选、标注和训练等步骤的数据处理流程。数据筛选是其中的关键环节，它涉及到按对象种类、采集方式等多维度的标准进行过滤。通过利用 AWS 的云端GPU服务，Momenta 能够有效地扩展其处理能力，满足大数据量的实时处理需求，同时也降低了硬件成本，实现了GPU资源的高效利用。 在数据筛选平台的介绍中，可能涉及到利用AWS的服务如EC2（Elastic Compute Cloud）实例，特别是配备了高性能GPU的实例类型，如P系列或G系列，用于运行深度学习任务。此外，S3（Simple Storage Service）可能用于存储大规模数据，而Kinesis或SQS（Simple Queue Service）可能用于数据流处理和任务调度。 训练平台的构建则可能利用了AWS的 SageMaker 服务，这是一个全面的机器学习和深度学习工作流管理工具，可以方便地进行模型训练、部署和监控。通过这样的云服务，Momenta 能够快速迭代人工智能算法，提升自动驾驶系统的智能水平。 在DEMO环节，观众可能看到了Momenta如何实时地处理和分析数据，以及如何利用AWS服务进行大规模的模型训练。最后的Q&A环节则为参会者提供了直接提问和讨论的机会，深化了对这一创新解决方案的理解。 Momenta 利用 AWS 的云端GPU服务构建的数据筛选训练平台，不仅解决了自动驾驶领域的大数据处理难题，还提升了算法开发的效率，为推动自动驾驶技术的发展提供了强有力的支持。