自动驾驶
灵活、统一、高效、安全的自动驾驶 AI 深度学习数据存储方案
获取方案
架构弹性,存算分离
采用软件定义存储,存储层架构可横向伸缩,性能近线性提升;符合存算分离的架构趋势,计算和存储可分别按需独立演进
数据共享,管理统一
多区域数据多点采集,数据可灵活共享和流动,统一管理,消除数据孤岛
用户友好,数据安全
无需调整业务端编排流程,可快速接入数据存储平台,提高实施效率;WORM、多版本、多站点等全方位保障数据安全
训练提速,成本优化
全闪存星飞分布式文件存储,为训练环节提供高吞吐、低时延服务,提升训练效率,避免 GPU 资源闲置

自动驾驶 AI 场景介绍

汽车自动驾驶系统,是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统,又称无人驾驶汽车,其本质是用机器视角去模拟人 类驾驶员的行为,系统结构一般分为:感知系统、决策系统、执行系统、通信系统 4 个部分。其中决策系统的成熟与否, 是自动驾驶能否快速大规模商业落地的关键

决策能力需要依靠对大量数据进行 AI 深度学习,将基础数据加速转化为决策能力。在整个 AI 深度学习过程中, 涉及到对持续产生的数十 PB 原始数据进行预处理、筛选、标注、清洗、训练等一系列环节。不仅要求能够可靠存储数十 PB 的数据, 同时对数据跨平台流动,GPU 训练时的高吞吐低时延能力,以及持续优化存储成本提出全面的要求。

数据存储挑战

  • 海量数据存储,要在容量、成本、场景功能上取得平衡
  • 数据高速增长,需要存储系统具备灵活扩展、快速扩容的能力
  • GPU 分布式训练,需存储平台满足海量小文件场景下的低时延、高吞吐的性能要求
  • 多云协作,需要满足数据在公有云、私有云、混合云之间的无缝流动
  • 存储集群规模持续增长,需要满足多存储服务的统一纳管和高效运维

解决方案

XSKY 星辰天合针对自动驾驶 AI 深度学习场景,量身定制了相应的存储解决方案,目的在于兼容用户当前主要 基础平台架构,构建全流程的数据服务管道,同时对未来业务演进提供前瞻性的架构方案。不仅符合开放和标准的要求, 而且满足数据跨平台流动,应用无缝调用的要求。

XSKY 星辰天合存储平台中,灵活的扩容能力、List 性能深度优化算法、开放的内容处理框架,XSpeed 访问加速等特性,帮助用户大幅提升数据处理效率。


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