自動駕駛量產時代正在到來。

我國量產汽車的自動駕駛等級正在從L2級（組合駕駛輔助）向L3級（有條件自動駕駛）邁進，L4級自動駕駛技術也在研發(fā)及測試中。

以智能網聯汽車產業(yè)“優(yōu)等生”上海為例，今年9月發(fā)布的《上海市加快智能網聯汽車創(chuàng)新發(fā)展實施方案》中提出，到2025年上海L2和L3級汽車占新車生產比例要超過70%，L4及以上汽車在限定區(qū)域和特定場景要實現商業(yè)化應用。

(資料圖)

在自動駕駛等級劃分中，每向上躍升一級，都需要跨越鴻溝，解決特定的技術挑戰(zhàn)。

其中，最底層最基礎的挑戰(zhàn)也最容易被忽略，那就是數據存儲和數據運算。

讓人頭禿的數據存儲和計算

自動駕駛是數據驅動的技術。

在自動駕駛模型訓練過程中，數據環(huán)節(jié)掉鏈子是最要命的，直接影響模型質量，從而影響車輛的安全性和穩(wěn)定性。數據對車輛環(huán)境感知、精準定位、路徑規(guī)劃都有一定的影響。海量數據的高效存儲與計算，直接影響著車輛對感知層、決策層、執(zhí)行層等的技術架構的構建，因此，強大的存儲系統(tǒng)支撐，和上層算力效率的支持，是自動駕駛企業(yè)普遍面臨多重數據挑戰(zhàn)：

數據多

自動駕駛測試車隊一般擁有多輛路測車，一輛測試車每天產生的數據量可達數TB，而且數據量還在不斷增加。

數據雜

自動駕駛需要使用的數據非常多元。數據來源有車輛數據、位置數據、環(huán)境感知數據、應用數據、個人數據等等，數據類型涉及結構化數據和非結構化數據，數據服務類型又涵蓋文件、對象等等，導致不同業(yè)務對存儲接口、協議訪問的需求多樣化。

計算頻率高，算力壓力大

隨著傳感器數量和圖像分辨率增加，算法模型日趨復雜，自動駕駛量產面臨更大的算力挑戰(zhàn)。業(yè)內有觀點認為，L3級自動駕駛需要100TOPS（1TOPS代表處理器每秒鐘可進行一萬億次操作）以上的算力級別，L3+級所需算力已經上升到1000TOPS以上。

數據安全難度大

自動駕駛汽車數據主要包括用戶隱私數據和國家地理信息數據，自動駕駛企業(yè)很難憑一己之力實現數據的分類分級、安全管控和隱私保護。

訓練效率要求高

自動駕駛模型迭代速度直接影響企業(yè)的核心競爭力。自動駕駛原始模型開發(fā)的過程中需要調用TB級的圖片數據集，數據讀取性能及海量元數據處理能力容易成為訓練瓶頸。

自動駕駛難題怎么解決？

面對數據存儲和算力難題，自動駕駛行業(yè)需要專門定制的解決方案。而且從技術壁壘和安全的角度，最好有底層自主研發(fā)技術做支撐。這正是存儲界“扛把子”曙光已經在做的。

目前，曙光推出了為自動駕駛場景量身定制的“數據存儲+智能計算”解決方案，幫助主機廠、上下游解決方案商應對數據挑戰(zhàn)。具體來看，曙光解決方案的能力主要體現在三個方面：

首先，自動駕駛專用“數據存儲+智能計算”

在數據存儲方面，曙光解決方案兼具極致性能、靈活配置和功能豐富等優(yōu)勢。

自動駕駛模型訓練和大規(guī)模仿真中，車輛、道路信息等實時數據傳輸需要存儲系統(tǒng)強大的吞吐性能。曙光存儲事業(yè)部行業(yè)推廣總監(jiān)王紹祥表示：“只需一套設備支持，多種協議滿足不同應用需求，在實現極致性能的同時兼具靈活性，實現多業(yè)務并發(fā)作業(yè)”。

基于領先的POSIX訪問協議，曙光自動駕駛數據存儲解決方案單節(jié)點可提供4GB/s+吞吐能力，支持大規(guī)模ETL端及標注客戶端，可為上千個物理及容器應用節(jié)點提供高性能支持。

在自動駕駛中，數據采集、處理、模型訓練、部署等不同業(yè)務流程對存儲服務的需求差異很大。曙光通過一套存儲系統(tǒng)支持文件、對象、容器訪問，打通多協議之間的數據流通，一份數據可以通過不同協議接口去訪問。而且，通過靈活的配置和自動適應功能，做到以冷/熱等維度對數據分層存儲，實現“采、存、管、用”的數據全生命周期管理。

在智能計算方面，曙光提供專為智能計算而生的大規(guī)模云端算力支撐，具備強勁算力的同時，為自動駕駛企業(yè)帶來高性價比。

曙光自動駕駛數據閉環(huán)方案底層算力資源打通10余家計算中心，匯聚海量計算資源，能夠滿足模型訓練的大規(guī)模并發(fā)計算需求，“曙光以強勁算力加快自動駕駛模型訓練進度，全面提升云車兩端仿真訓練效率，助力打破訓練瓶頸?！笔锕庵撬憬鉀Q方案總監(jiān)董小海介紹道。

曙光智算解決方案總監(jiān)董小海發(fā)表主題演講

同時，不同的自動駕駛企業(yè)可以靈活選擇公有云、混合云（曙光算力外接或企業(yè)硬件統(tǒng)一納管）、專有云（裸金屬集群）等方式，通過更匹配業(yè)務需求的部署方案降本增效。

其次，自主研發(fā)，保障安全合規(guī)，支持開放生態(tài)

在存儲領域，曙光有十余年自主研發(fā)經驗，具備代碼級深度定制化能力，助力自動駕駛企業(yè)將數據安全掌握在自己手中。

自動駕駛數據安全不是單點防護，而是軟硬結合的全生命周期數據安全體系。曙光解決方案支持數據權限精細化控制和算力自主調度，實現軟硬件全自主全流程可控，保障數據存取安全和訪問合規(guī)。

同時，曙光自動駕駛協同方案基于兼容通用的人工智能計算架構，整體計算生態(tài)更為開放，軟硬件生態(tài)豐富，便于企業(yè)快速實現移植與兼容適配。而且支持多個計算框架，目前已實現模型算子精度性能對齊及分布式計算框架優(yōu)化。

第三，定制化服務能力

在存儲領域，曙光積累了眾多數百PB級存儲系統(tǒng)部署及長期運維經驗，已為全國數千家用戶管理著數十EB的存儲空間。

現在，自動駕駛企業(yè)也可以直接繼承曙光長達十年的運維服務經驗。通過7*24小時專業(yè)團隊在線，曙光可以提供專業(yè)、定制化的服務支持，提供底層核心部件級別的深度調優(yōu)，為自動駕駛量產提供了必要的后勤保障。

當自動駕駛從L2級向L3級躍進時，更強大的數據解決方案的落地是前提。面對自動駕駛行業(yè)的數據難題，曙光通過自主研發(fā)給出了存儲+計算的一站式解決方案，將助力自動駕駛加速量產進程。

關鍵詞： 解決方案 數據存儲 存儲系統(tǒng)