关于数据驱动模型，数据驱动模型是什么这个很多人还不知道，今天欣欣来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

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1、成本层面，算力作为自动驾驶的基本要素，需要更高性能的智算中心来完成训练、标注等工作。

2、以毫末的MANA OASIS为例，通过部署Lego高性能算子库、ByteCCL通信优化能力，以及大模型训练框架，软硬一体，毫末把算力优化到。

3、在训练效率方面，基于Sparse MoE，通过跨机共享，轻松完成千亿参数大模型训练，且百万个clips（毫末视频最小标注单位）训练成本只需百卡周级别，训练成本降低100倍。

4、2023伊始，先是开年毫末智行举办HAOMOAIDAY，放出自动驾驶行业智算中心，再有无论是自动驾驶的“进城”，还是ChatGPT的“进化”，其背后都是对数据、算力需求指数级增长的态势以及对大模型的训练。

5、当需求上来了，智算中心作为自动驾驶的“新基建”也就被业界越来越多的提及。

6、智算中心即智能计算中心，是基于人工智能理论，采用领先的AI计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，换句话说，智算中心其实是一个算力的供应和生产平台。

7、那为什么有了它“自动辅助驾驶”就可以变为“自动驾驶”了？“降服”自动驾驶边际成本 自动驾驶智算中心“专云专用”有人说，智算中心是自动驾驶发展的助推器，因为自动驾驶算法模型训练是机器学习的典型场景之一，其视觉检测、轨迹预测与行车规划等算法模型需要同时完成高并发的并行计算，对算力有着极高的需求，而智算为提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。

8、在自动驾驶领域，说起智算中心，还得先提国内方面，2022年8月，小鹏汽车和阿里云合建了当时国内的自动驾驶智算中心“扶摇”，专门用于自动驾驶模型训练，算力规模达600PFLOPS，相当于每秒可以完成60亿亿次浮点运算。

9、不过这个记录仅仅维持了4个多月。

10、今年1月，毫末智行联合火山引擎，共同推出自动驾驶行业的智算中心MANA OASIS（雪湖·绿洲），每秒浮点运算达67亿亿次，存储带宽每秒2T，通信带宽每秒800G。

11、吉利也在1月28日上线了吉利星睿智算中心，目前已接入智能驾驶和车联网实验数据近百PB，在线车辆的并发计算支持达百万辆。

12、从现有情形来看，成本和需求两重因素，是智算中心的诱人之处。

13、搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶技术健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节，更是自动驾驶商业化闭环的关键所在。

14、如果持续使用公有云服务，边际成本不断上涨只是一方面，更重要的是，智算中心可以让自动驾驶企业实现“专云专用”。

15、自动驾驶的开发包括从数据采集到数据筛选、打标、模型训练、回放性验证、仿真测试等等环节。

16、而云计算的本质是租赁计算设备，云服务商的设备都是统一采购，为了获得更多客户，这些设备都具备很大的通用性，设备内部使用的CPU、GPU/AI加速器、内存的型号与规格都相对固定，很难与车企和自动驾驶公司的算法形成匹配。

17、并且，云服务厂商对自动驾驶算法的了解程度不高，不可避免的会在调度算力时出现损耗和效率不高的问题。

18、所以，从需求的角度来看，智算中心似乎可以成为自动驾驶和车企的托底神器。

19、同样以毫末为例，有了MANA OASIS的加持，毫末MANA模型全新亮相升级，车端感知架构实现跨代升级，毫末的技术栈布局继续保持完整领先的态势，尤其在感知、认知等层面行业，大模型、大算力、大数据发展方向，冲刺进入自动驾驶3.0时代。

20、拿数据采集、筛选和标注来说，自动驾驶系统在前期开发阶段，需要采集大量的道路环境数据，以此让车辆像人类驾驶员一样快速准确地识别车道、行人、障碍物等驾驶环境中的关键信息。

21、的办法是，通过在海量数据基础上不断的重复训练与验证，车辆对道路环境的认知水平逐渐趋近于真实情景，判断的准确性在这一过程中不断提升。

22、不仅如此，车企收集到的数据还需要进行模型训练，算法通过在数据上进行运算产生模型，而智算中心将是驱动大模型和海量数据训练的加速器。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。