IT之家7月7日消息从英伟达获悉，麻省理工学院的研究人员正在开发一个一体化深度神经网络（DNN）为自动驾驶汽车提供支持，并取代由多个网络组成的系统。
　　据悉，在今年COMPUTEX上发表的这项研究使用了NVIDIADRIVEAGXPegasus在车辆中运行网络，能够高效、实时地处理激光雷达数据。
　　自动驾驶汽车传感器会产生大量数据。如果一个由50辆车组成的车队每天行驶6小时，那么每天就会产生约1。6PB的传感器数据。
　　在论文中，麻省理工学院团队详细介绍了如何使用一个一体化DNN尝试新的自动驾驶策略，首先就是要完成实时激光雷达传感器数据处理任务。通过运用NVIDIADRIVEAGXPegasus，该团队进一步加快激光雷达的计算速度以实现甚至超越这一目标，其运行速度比目前最先进的系统还要快15倍。
　　IT之家了解到，英伟达表示，NVIDIADRIVEAGXPegasus是一款专为L4级和L5级自动驾驶系统设计的AI超级计算平台。它结合了两个NVIDIAXavierSoC和两个NVIDIATuring架构GPU的性能，实现了每秒320万亿次运算性能。

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