项目概况
项目背景
BEV+Transformer的重感知轻地图自动驾驶解决方案已成为当下主流，开启了自动驾驶行业新篇章。但要训练出高质量的BEV模型，对数据量级有十分苛刻的要求，需要进行大量的数据采集和预处理，这对于场景感知性能和效果有着至关重要的影响。
纽劢科技（Nullmax）作为行业领先的自动驾驶科技公司，其在BEV-AI自动驾驶整体技术架构研发过程中，为获取更多训练样本，投入了大量路测车辆，但其后端算力已难以保障爆炸式增长路况数据的精准标注和高效预处理，后期训练时模型精度受到影响。
解决方案
针对纽劢科技面临的实际难题，超集信息提供了基于AMD Genoa平台的ServMAX® G448-H4计算解决方案，完成了预处理及训练集群扩展。
凭借高密度设计，G448-H4单机4U空间内更可实现双路下AMD Genoa及8张全尺寸GPU搭载，单机混合算力高达5280 TFLOPs，显著提高了频率并降低平均延迟，数据处理效率获得大幅提升，能够轻松应对模型训练场景下的计算密集型工作负载，大幅加速了纽劢科技BEV模型的整体训练进程。
并且，为帮助纽劢科技最大化提高资源使用效率，超集信息还为集群部署了PlatforMax智算融合平台，能够在图形化界面下直观了解并动态调整CPU、GPU、Memory资源，保证任务最优分布。
客户价值
由超集信息建设、测试和调优的整体计算解决方案，帮助纽劢科技实现了高效算力升级扩展，数据标注和预处理、模型训练效率均实现了大幅提升，进一步加速了其BEV模型在部署优化、超长距离感知、适配任意传感器配置等方向的优化进度。
