近日，阿里云正式發(fā)布面向自動(dòng)駕駛領(lǐng)域模型的訓(xùn)練、推理加速框架——PAI-TurboX，旨在提升感知、規(guī)劃控制乃至世界模型的訓(xùn)推效率。該框架在多個(gè)行業(yè)模型的訓(xùn)練任務(wù)中展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢(shì)，可縮短高達(dá)50%的時(shí)間。

PAI-TurboX框架的應(yīng)用范圍廣泛，涵蓋了多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理、離線大規(guī)模模型訓(xùn)練以及實(shí)時(shí)智駕推理等多個(gè)環(huán)節(jié)，為自動(dòng)駕駛、具身智能等領(lǐng)域提供了全面解決方案。目前，該框架已成功應(yīng)用于多家車企，助力其提升自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用效率。

在系統(tǒng)側(cè)，PAI-TurboX通過優(yōu)化CPU親和性、動(dòng)態(tài)編譯、流水線并行等策略，顯著提升了模型的訓(xùn)練推理效率。而在數(shù)據(jù)側(cè)，該框架提出了高性能的DataLoader引擎，并優(yōu)化了數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，實(shí)現(xiàn)了智能訓(xùn)練樣本分組，有效提升了數(shù)據(jù)處理效率。

此外，PAI-TurboX還提供了算子優(yōu)化和量化等能力，可進(jìn)一步減少訓(xùn)練階段的訪存延遲，提升吞吐效率。在推理任務(wù)中，該框架能在保障精度的同時(shí)降低計(jì)算開銷與內(nèi)存帶寬需求，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)平臺(tái)下的高性能推理部署。

實(shí)測(cè)結(jié)果顯示，在自動(dòng)駕駛的3D物體檢測(cè)模型BEVFusion訓(xùn)練任務(wù)中，PAI-TurboX可將訓(xùn)練時(shí)間縮短58.5%;在實(shí)時(shí)在線矢量化高精地圖構(gòu)建模型MapTR訓(xùn)練任務(wù)中，可將訓(xùn)練時(shí)間縮短53%;在端到端自動(dòng)駕駛模型SparseDrive訓(xùn)練任務(wù)中，同樣在感知模塊訓(xùn)練和聯(lián)合訓(xùn)練兩個(gè)階段獲得了明顯的速度提升。

阿里云人工智能平臺(tái)PAI自2016年誕生以來，已累計(jì)服務(wù)超過10萬家企業(yè)客戶及數(shù)百萬AI開發(fā)者，支撐了阿里云百煉、魔搭社區(qū)等MaaS服務(wù)及社區(qū)的發(fā)展。此次PAI-TurboX框架的推出，無疑將進(jìn)一步推動(dòng)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。

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