在GTC 2022上,NVIDIA宣布了哪些与自动驾驶相关的新技术或产品?

作为汽车行业的研发工程师,我对我们公司未来自动驾驶技术的发展非常感兴趣。我注意到在GTC 2022上,NVIDIA可能有关于自动驾驶的新产品或技术发布。我想知道这些新技术是否包括了新的计算平台、感知系统或者数据处理能力的提升,以及它们如何推动自动驾驶汽车向更高级别的自动化发展?

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逍遥子

新一代GeForce RTX GPU系列,在图形加速领域持续*潮流,而Ada Lovelace架构的加入,更是让RTX 40系列GPU为游戏爱好者和创意工作者带来了*的体验飞跃。这一革新性设计,不仅搭载了全新的流式多处理器,还配备了性能翻倍的RT Core和强大的Hopper FP8 Tran*ormer Engine,后者在Tensor处理上实现了惊人的1.4PetaFLOP性能。

随着3D游戏与图形技术的不断进步,对现实世界的模拟精度日益提升,这也对渲染技术的几何复杂性提出了更高要求。RTX 40系列的第三代RT Cores应运而生,其光线与三角形求交性能翻倍,并引入了Opacity Micromap和Micro-Mesh两大创新引擎。前者显著增强了光线追踪的Alpha-Test几何性能,后者则能在不牺牲性能与存储成本的前提下,动态生成微网格,极大丰富了场景几何细节。

此外,Ada架构还催生了NVIDIA DLSS 3技术的诞生,该技术通过智能分析场景变化,利用AI生成全新帧,相比传统渲染*,游戏性能可提升高达4倍。目前,已有超过35款游戏和应用宣布将支持DLSS 3,进一步证明了其在业界的广泛认可与应用前景。

对于NVIDIA Studio的创作者而言,RTX 40系列GPU与DLSS 3的结合更是如虎添翼。3D艺术家现在可以无需*即可实时渲染完整的光线追踪环境,享受*物理学与逼真材料带来的视觉盛宴。而RTX 6000,作为基于Ada架构的旗舰级GPU,专为神经图形与虚拟世界模拟设计,其48GB GPU内存与先进技术融合,为元宇宙内容的构建与工具开发提供了理想平台。

在AI计算领域,NVIDIA H100 Tensor Core GPU同样引人注目。这款全面投产的新一代产品,集成了800亿晶体管,并搭载了Tran*ormer Engine与NVLink互连技术,专为加速大规模AI模型而生。H100不仅优化了全球*的深度学习框架,还显著缩短了大型语言模型的训练时间,推动了对话式AI、药物发现等领域的创新发展。同时,其能效比上一代产品提升3.5倍,总体拥有成本降低至1/3,为企业AI部署带来了*的经济效益。

展望未来,NVIDIA的Omniverse平台正逐步成为元宇宙应用构建与运行的核心。基于Ada Lovelace L40数据中心GPU的第二代OVX系统,将为元宇宙应用的扩展提供强大支持。而Omniverse Cloud的推出,更是让个人与团队能够轻松实现云端3D工作流的设计与协作。

在边缘计算与机器人领域,NVIDIA Jetson系列也迎来了重要更新。Jetson Orin Nano作为微型机器人计算机,其性能较上一代产品提升80倍,为边缘AI与机器人应用带来了更多可能性。同时,NVIDIA还推出了IG*台,旨在推动高精度边缘AI的发展,为自主工业机器与医疗设备提供强大支持。

自动驾驶领域同样见证了NVIDIA的创新力量。DRIVE Thor平台的问世,标志着汽车智能化时代的到来。该平台集成了Hopper Tran*ormer Engine、Ada GPU与Grace CPU,实现了多域计算的高效整合,为自动驾驶、泊车、驾乘人员监控等功能提供了统一架构支持,显著提升了系统效率并降低了能耗。

*,NVIDIA的软件生态系统也在持续壮大。超过350万名开发者利用NVIDIA的550个SDK与AI模型,创造了超过3000个加速应用。NVIDIA不断推出新软件与工具,如CV-CUDA、Omniverse Avatar Cloud Engine等,旨在加速各行各业的技术创新与发展。同时,针对大型语言模型的研究与应用,NVIDIA也发布了Nemo LLM与BioNeMo LLM服务,为科研人员提供了强大的技术支持与解决方案。

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  • 九歌九公子 提出于 2024-09-18 15:46