愛(ài)馳汽車(chē)旗下首款高端智能純電動(dòng)SUV愛(ài)馳U5。搭載了強(qiáng)大的智能互聯(lián)功能，愛(ài)馳U5可以通過(guò)不斷學(xué)習(xí)用戶(hù)的駕駛習(xí)慣，從而讓駕駛操作更順暢、更簡(jiǎn)便。

浪潮AIStation人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)助力愛(ài)馳汽車(chē)，將AI計(jì)算資源利用率提高到90％以上，減少了運(yùn)維人員50％的工作量；開(kāi)發(fā)人員每天可完成的訓(xùn)練任務(wù)數(shù)量增加了近70％，模型開(kāi)發(fā)周期大幅縮短，加速了個(gè)性化駕駛AI助手等創(chuàng)新AI應(yīng)用落地。

愛(ài)馳汽車(chē)打造AI個(gè)性化駕駛

作為我國(guó)智能電動(dòng)汽車(chē)沖出的一匹黑馬，愛(ài)馳汽車(chē)正在將AI技術(shù)應(yīng)用于車(chē)載個(gè)性化助手、車(chē)載智能語(yǔ)音交互、車(chē)載機(jī)器人、車(chē)載駕駛員和乘員檢測(cè)關(guān)懷等系統(tǒng)和功能中，并在量產(chǎn)車(chē)上落地應(yīng)用，為用戶(hù)提供體貼入微的個(gè)性化關(guān)懷。

愛(ài)馳U5是業(yè)內(nèi)首款已量產(chǎn)的搭載了個(gè)性化AI助手的智能電動(dòng)汽車(chē)，實(shí)現(xiàn)了車(chē)載助手“個(gè)人千面”。用戶(hù)只需上傳任意一張親友的照片和一段語(yǔ)音，就能定制一個(gè)與其外形相似、可進(jìn)行個(gè)性化語(yǔ)音播報(bào)和語(yǔ)音對(duì)話(huà)的專(zhuān)屬虛擬伙伴，在車(chē)內(nèi)也能擁有親友陪伴在身邊的溫暖體驗(yàn)。

在汽車(chē)行駛過(guò)程中，愛(ài)馳AI助手會(huì)持續(xù)提供貼心關(guān)懷，當(dāng)駕駛員出現(xiàn)不規(guī)范駕駛、疲勞駕駛、分神等行為時(shí)，TA會(huì)發(fā)出語(yǔ)音警示進(jìn)行提醒；當(dāng)車(chē)內(nèi)有兒童哭鬧，TA能夠立刻辨別表情和聲音，及時(shí)播放孩子喜歡的音樂(lè)、故事，甚至用他自己大笑的聲音來(lái)進(jìn)行安撫。

愛(ài)馳汽車(chē)AI助手開(kāi)發(fā)面臨計(jì)算力挑戰(zhàn)

以有溫度的感情陪伴助手為目標(biāo)，愛(ài)馳AI團(tuán)隊(duì)在與用戶(hù)關(guān)聯(lián)最緊密的人機(jī)交互上開(kāi)展深入的研究和技術(shù)探索，包括語(yǔ)音識(shí)別、人機(jī)對(duì)話(huà)、個(gè)性化推薦等。訓(xùn)練相關(guān)的深度學(xué)習(xí)模型不僅需要海量數(shù)據(jù)，還需要高性能的計(jì)算資源。以語(yǔ)音識(shí)別模型為例，至少需要1000個(gè)小時(shí)以上的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果按每條數(shù)據(jù)平均4秒時(shí)長(zhǎng)計(jì)算，數(shù)據(jù)量在90萬(wàn)條以上，需要4張V100 GPU卡訓(xùn)練一個(gè)星期。

為了滿(mǎn)足AI研發(fā)創(chuàng)新對(duì)計(jì)算力的需求，愛(ài)馳汽車(chē)采用了浪潮AGX－2訓(xùn)練服務(wù)器集群，提供給數(shù)百人的人工智能開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)使用，進(jìn)行圖像、NLP、語(yǔ)音、AR／VR等領(lǐng)域的研發(fā)。AGX－2在2U空間內(nèi)高速互聯(lián)集成8顆最高性能V100 GPU加速器，是業(yè)界計(jì)算密度最強(qiáng)的AI服務(wù)器。通過(guò)GPU加速，工作效率有了很大的提升。

但是隨著業(yè)務(wù)需求和開(kāi)發(fā)任務(wù)的增加，資源不足的矛盾逐漸凸顯。計(jì)算資源依靠管理員手工標(biāo)記GPU使用情況，無(wú)法及時(shí)了解資源的利用率，運(yùn)維成本很高。尤其是開(kāi)發(fā)人員提交并行任務(wù)時(shí)需要協(xié)調(diào)資源，更增加了系統(tǒng)管理員的工作難度。

此外，分散式的數(shù)據(jù)管理影響工作效率，不同業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)所需要數(shù)據(jù)集不同，存在數(shù)據(jù)沖突和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。音頻和圖像等數(shù)據(jù)集一般都有幾百GB，處理起來(lái)費(fèi)時(shí)費(fèi)力。同時(shí)單臺(tái)機(jī)器創(chuàng)建多個(gè)AI框架，開(kāi)發(fā)環(huán)境相互影響，GPU卡多人同時(shí)使用導(dǎo)致相互搶占資源。

日訓(xùn)練任務(wù)多70％！AIStation提速愛(ài)馳汽車(chē)AI助手開(kāi)發(fā)

浪潮AIStation是面向AI企業(yè)開(kāi)發(fā)場(chǎng)景的人工智能資源平臺(tái)，通過(guò)整合計(jì)算資源、數(shù)據(jù)資源以及AI開(kāi)發(fā)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)了AI 計(jì)算資源統(tǒng)一分配調(diào)度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中管理與加速、AI模型流程化開(kāi)發(fā)訓(xùn)練，為愛(ài)馳汽車(chē)的AI開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了敏捷高效的一體化開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

AIStation提供資源統(tǒng)一管理、監(jiān)控和運(yùn)維。將計(jì)算資源全部集中池化管理，系統(tǒng)管理員通過(guò)可視化界面統(tǒng)一監(jiān)控計(jì)算資源，實(shí)時(shí)了解CPU／GPU／存儲(chǔ)的使用情況、利用率情況和性能表現(xiàn)，以及用戶(hù)的訓(xùn)練任務(wù)規(guī)模和數(shù)量，降低了運(yùn)維難度和工作量。

AIStation支持?jǐn)?shù)據(jù)協(xié)同管理。一方面可幫助開(kāi)發(fā)人員精細(xì)化地管理數(shù)據(jù)，讓開(kāi)發(fā)人員根據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保密或共享，在保護(hù)數(shù)據(jù)安全性的同時(shí)也能實(shí)現(xiàn)協(xié)作開(kāi)發(fā)。另一方面，緩存策略可加快訓(xùn)練速度，數(shù)據(jù)集可提前預(yù)加載到本地計(jì)算節(jié)點(diǎn)中，減少網(wǎng)絡(luò)IO對(duì)訓(xùn)練速度的影響。

考慮用戶(hù)的使用習(xí)慣，AIStation提供開(kāi)發(fā)環(huán)境共享可見(jiàn)，提高資源利用率。內(nèi)置TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe等AI軟件棧，同時(shí)兼容ngc、dockerhub等開(kāi)源鏡像，開(kāi)發(fā)人員通過(guò)容器的形式秒級(jí)完成開(kāi)發(fā)環(huán)境創(chuàng)建。內(nèi)置Jupyter、Shell開(kāi)發(fā)工具，以及本地開(kāi)發(fā)工具vscode、pycharm，滿(mǎn)足不同開(kāi)發(fā)人員的使用習(xí)慣。同時(shí)為方便同業(yè)務(wù)組的人員共同協(xié)作，組內(nèi)人員創(chuàng)建的開(kāi)發(fā)環(huán)境相互可見(jiàn)，并可進(jìn)入開(kāi)發(fā)調(diào)試。還可以在開(kāi)發(fā)環(huán)境中提交訓(xùn)練任務(wù)，減少了資源相互占用，提高了資源利用率。

使用浪潮AIStation人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)后，愛(ài)馳汽車(chē)的AI計(jì)算資源利用率提高到90％以上，運(yùn)維人員減少了50％的工作量。開(kāi)發(fā)人員每天可完成的訓(xùn)練任務(wù)數(shù)量增加了近70％，模型開(kāi)發(fā)周期大幅縮短，極大加快了愛(ài)馳汽車(chē)個(gè)性化駕駛AI助手等創(chuàng)新AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)進(jìn)程。

隨著愛(ài)馳智能汽車(chē)AI研發(fā)創(chuàng)新加速，浪潮AIStation將繼續(xù)幫助愛(ài)馳汽車(chē)高效管理AI計(jì)算資源、數(shù)據(jù)與任務(wù)，提高模型訓(xùn)練效率，加速人工智能應(yīng)用落地，為用戶(hù)帶來(lái)更多更強(qiáng)大的功能和更舒適更溫暖的出行體驗(yàn)。