無人駕駛汽車Aurora使用亞馬遜雲科技加速Aurora Driver的開發

北京2021年12月8日 /美通社/ -- 亞馬遜雲科技宣佈，無人駕駛汽車科技領導者Aurora選擇亞馬遜雲科技作為其機器學習訓練和雲上模擬工作負載的首選雲提供商。Aurora 使用亞馬遜雲科技成熟的基礎設施和無與倫比的功能組合來安全地加速其可擴充套件的自動駕駛汽車技術Aurora Driver的開發。Aurora Driver由感知世界的感測器、規劃安全路徑的軟體，以及將 Aurora 的硬體和軟體與任何車輛平臺整合並提供動力的計算機組成。在機器學習訓練和雲上模擬工作負載方面，Aurora全面使用亞馬遜雲科技，每天使用雲處理數萬億個資料點。在今年年底之前，Aurora都將在雲上擴充套件訓練工作負載，以其在真實道路測試中收集的PB級資料為基礎，每天完成多達1200萬次駕駛模擬訓練。

自動駕駛是一項極其複雜的技術挑戰，很大程度上依賴雲端計算來實現感知、嵌入式計算、機器學習、動線規劃、決策和高階感測器技術的突破。藉助亞馬遜雲科技在高效能運算、機器學習、儲存和安全方面的能力，Aurora最佳化並擴充套件了其虛擬測試工作，以安全快速地擴充套件Aurora Driver的功能。

Aurora 執行長 Chris Urmson 表示：“Aurora大規模進行高階機器學習和模擬是我們能夠安全、快速開發技術的基石。亞馬遜雲科技為我們提供了持續前進所需的高效能。憑藉幾乎無限的規模，亞馬遜雲科技支援數百萬次虛擬測試，以驗證Aurora Driver的能力，讓其可以在無數真實世界駕駛的邊緣場景中安全地行駛。”

由亞馬遜雲科技支援的虛擬測試套件（Virtual Testing Suite）是用於開發Aurora Driver的獨特加速器。Aurora可以使用它在現實世界中觀察到的單一測試情況的資料，從而啟發虛擬測試套件中的數百種排列。這種虛擬測試有助於訓練Aurora Driver更快、更安全地駕馭複雜情況，如道路施工、亂穿馬路和無保護的左轉彎。例如，在Aurora Driver嘗試在實際道路上進行無保護左轉之前，它已經完成了近230萬次模擬轉彎 -- 估計大約相當於2萬個小時的真實駕駛練習。自2019年以來，Aurora一直在亞馬遜雲科技上大規模執行模擬，並計劃到2021年底將其在亞馬遜雲科技上執行的模擬量增加兩倍，達到每天1200萬次以上。

Aurora Driver軟體棧的離線元件都在亞馬遜雲科技上執行，包括虛擬測試套件、高畫質路線圖（Aurora "Atlas"）、機器學習模型和軟體開發工具。例如，Amazon SageMaker機器學習服務可以幫助開發人員和資料科學家在雲端和邊緣快速建立、訓練和部署機器學習模型，Aurora使用Amazon SageMaker來建立、執行和持續改進機器學習模型，以支援其駕駛模擬。透過該服務，Aurora可以訪問Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）例項型別，比如P4d，可為雲上機器學習訓練提供超高效能。

在開發模擬之前，Aurora 使用亞馬遜雲科技安全地儲存和處理其在實際道路測試期間記錄的PB級資料，然後基於這些資料訓練機器學習模型。預處理工作負載在 Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）和Amazon EMR上執行，這是亞馬遜雲科技用於使用開源工具處理雲中的大量資料的服務。然後，Aurora的機器學習訓練工作負載依賴於亞馬遜雲科技最佳化的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。最後，Aurora使用Amazon EKS和Amazon EC2在數十萬個併發vCPU和數千個併發GPU上編排並自動擴充套件其模擬工作流，而Amazon EKS和Amazon EC2可提供加速的計算例項型別，如 G4dn。

亞馬遜雲科技機器學習副總裁Swami Sivasubramanian表示：“亞馬遜雲科技高度可擴充套件的計算、機器學習和分析服務正在幫助Aurora推動自動駕駛汽車技術向前發展，走向廣泛的現實世界。我們可靠的基礎設施和全面的雲服務，包括Amazon SageMaker等行業領先的機器學習服務，為Aurora從每天生成的數萬億資料點中獲得洞察提供了理想的基礎，從而不斷增強其技術。我們非常驕傲能夠支援自動駕駛技術創新加速，並期待運輸、交付和移動的轉型能夠提高安全性和效率。”