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自动驾驶比拼的不仅是传感器和算法,还有算力

时间:2022-03-09 14:07:19

有人说,算力堆集并不能完成自动驾驶,但没有算力的颠覆性变革,完全的自动驾驶就不可能实现。因为,一辆车的摄像头、雷达、导航和其他传感器,每小时产生的数据大概是40TB,这相当于500部智能手机的存储量。没有足够的算力支持,就是不可完成的任务。这中间还没有计入车路协同的算力需求。特斯拉为什么要自研超级计算机,用于训练自动驾驶的神经网络,答案就在算力。自动驾驶比拼的不仅仅是传感器和算法,还有算力。

首先是算力的汇聚,就是把不同地区、不同城市的算力资源高速互联,实现跨节点之间的算力合理调度,资源弹性分配,这有利于提升各个人工智能计算中心的利用率,实现对于整体能耗的节省,后续可支持跨节点分布学习,为大模型的研究提供超级算力。

俄亥俄州立大学MVAPICH实验室成为了云原生超级计算机最早的用户之一。该实验室的早期测试显示,云原生超级计算机执行某些HPC作业的速度是传统计算机的倍。该实验室还展示,云原生超级计算机实现了计算和通信功能的100%重合,这比现有的HPC系统高出99%。在算力为王的时代,这样的性能提升无疑将吸引更多用户参与这场算力重构。

青云科技打造的超级智算中心充分考虑了全维度多场景,通过四个不同的算力平台为各种应用提供差异化算力服务。这四个算力平台硬件不一、架构各异,并且要实现一站式融合管理所有的资源,这使得超级智算中心的运营工作变得非常具有挑战性。

问题来了,一旦虚拟货币密钥系统需要升级,谁来控制秘钥升级这个问题就暴露了虚拟货币网络中心化的实质。答案是:只有类似元宇宙这样的超级计算中心能承担得起这个重任。区块链必须基于海量的冗余账本、冗余计算来换取信任,在这样的逻辑下,每次秘钥升级更新需要极其高昂的成本,这还仅仅考虑了算力成本,相应的终端设备、应用生态等等的更新成本尚未考虑在内,这会造成分布式网络系统的混乱甚至是崩溃。只有一个统驭区块链网络的中心才可以避免这种崩溃。

标签:算力 算法

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