DDN 存储自动驾驶解决方案的应用效果怎么样？

大海的鱼

　　在国内外汽车市场上，DDN所推出的自动驾驶存储方案客户众多，包括汽车共享公司、汽车制造商、货运和物流公司等等，我们可以通过这些案例来了解下方案的具体信息。下面就让小编来为大家介绍下，DDN 存储自动驾驶解决方案的应用效果怎么样？

　　造车新势力Vinfast是东南亚发展特别快的汽车品牌之一，旗下的Al部门VinAI使用了SuperPOD解决方案做模型训练，DDN为SuperPOD提供了存储部分。Vinfast在本地其实没有采集数据，而是从欧洲和美国的公路收集训练数据集并把新数据快速传输到SuperPOD里，每24小时对模型进行再训练。从整体的结果来看，深度神经网络(DNN)的训练加速了10倍。目前，Vinfast已快速开发出了十几种AI模型，实现了L3自动驾驶功能。未来Vinfast仿真平台出来之后，DDN也会提供配套的存储自动驾驶解决方案。

　　而美国的一家造车新势力采用了开源数据集加自采数据集进行研发的方式。该公司早期采用AWS公有云，随着业务发展开始下云，但并没有彻底放弃云上业务。后来，它在本地建设的数据中心采用了DDN全闪和混闪的存储方案，配合IB网络及高速以太网，构建了一个混合云的场景。从整体自动驾驶技术的协同研发效率来看，混合云场景的效率比过去提高了40%。事实上，DDN在这一领域积累了丰富的实践经验，可以面向任意规模的存储需求。

　　关于DDN 存储自动驾驶解决方案的应用案例，小编就先为大家介绍到这里。最后，小编要提醒大家的是，在与行业内其他方案相比较时，我们会发现DDN 自动驾驶存储解决方案的性价比非常高，总体拥有成本低。更多方案信息，可以关注DDN的官网。