新一代智能汽车需要通过能够驱动先进技术的 AI 基础设施来打造。
电动汽车制造商蔚来正在使用 NVIDIA HGX A100 构建综合全面的数据中心基础设施，并在此基础上开发 AI 驱动的软件定义汽车。凭借高性能计算，蔚来可以在复杂的深度学习模型上不断迭代，在闭环环境中构建强大的自动驾驶算法。
蔚来 AI 平台负责人白宇利表示：“量产车面临的复杂场景是蔚来自动驾驶能力的试金石，同时，量产车产生的海量数据也是蔚来自动驾驶能力护城河。NVIDIA 的高性能计算解决方案，成为了蔚来在自动驾驶这条道路上的加速器。”
蔚来已推出在该基础设施上开发的多款智能汽车，例如智能电动旗舰轿车 ET7 。蔚来的中型智能电动轿跑 ET5 也计划在 9 月首发。
这两款车型均使用高性能数据中心开发，并且在搭载了 4 个 NVIDIA DRIVE Orin 系统级芯片的 Adam 超算平台上构建。它们的自动驾驶和智能座舱功能可以通过数据中心不断迭代和改进，带来具有颠覆性的客户体验。
使用 NVIDIA GPU 和网络构建高性能 AI 基础设施
数据中心可以采集、整理和标记海量数据，以用于训练大型 AI 模型。
数据采集车队每年产生数百 PB 的数据和数十亿张图像。这些数据会被用于优化将在车辆中运行的深度神经网络（DNN）。
蔚来的可扩展 AI 基础设施由 NVIDIA HGX 驱动，共配备 8 个 A100 Tensor Core GPU 和 NVIDIA ConnectX-6 InfiniBand 网卡。这个可扩展的超级计算机集群中包含一组 NVME SSD 服务器，并通过高速 NVIDIA Quantum InfiniBand 网络平台相互连接。
这个强大的基础设施具有 200Gbps 的超高传输速率，可将大量深度学习训练数据传输到超级计算机内存或 NVIDIA A100 显存。
NVIDIA HGX A100 是专为 AI 场景设计的高性能服务器平台，包含了许多大型数据集和复杂的模型（如用于驱动自动驾驶汽车的模型）。该平台在 NGC 中整合了经过全面优化的 NVIDIA AI 软件堆栈，具有 5 PETAFLOPS 的 AI 性能，树立了计算密度的新标杆。
凭借 HGX A100，蔚来自动驾驶研发平台（NADP）能够灵活地开发和部署可扩展的 AI 系统，以一站式平台取代多个孤立的基础设施，以管理大量复杂的 AI 应用，并将模型开发效率提高 20 倍，进而缩短自动驾驶汽车的上市周期，开发出更新、更快的架构。
锐意进取
蔚来正在凭借其软件定义汽车阵容抢占“跑道”。公司宣布计划将合肥工厂的产能提高一倍，达到每年 24 万辆，最高总产可达 30 万辆。 随着蔚来产能的扩大以及在全球市场的不断扩张， NVIDIA HGX 也将随之扩展，助力蔚来部署汽车行业最先进的 AI 平台。