2020WNEVC創新技術解讀|基於昇騰AI的自動駕駛雲服務技術

技術創新性

華為自動駕駛雲服務HUAWEI Octopus（以下簡稱Octopus）基於「昇騰910」AI晶片和AI訓練平臺，通過軟硬體加速，實現車雲協同的自動駕駛數據快速閉環。Octopus提供數據、訓練和仿真服務三大服務，旨在降低自動駕駛開發門檻，讓自動駕駛開發變得更智能、更高效、更便捷。從而助力車企及開發者快速上市自動駕駛，將更多的精力，投入到核心能力的構建中去。技術創新性體現在：1）數據服務部分引入自動分析算法對自動駕駛的場景進行分析定位，將自動駕駛實際路採數據轉換成為仿真評測和感知訓練所需的場景化數據集；2）訓練服務平臺基於「昇騰910」 AI晶片，提供軟硬體加速，能大幅縮短訓練時間，提升訓練效率；3）仿真服務的並行仿真能力的構建保證了算法測試的效率，突破了真實世界時空的約束，在仿真空間更高效地運行算法，快速得到算法裡程數據和性能評測數據。Octopus所基於的AI晶片「昇騰 910」是已發布的單晶片計算密度最大的 AI 晶片，單片執行速度超過同期 AI 晶片。「昇騰910」基於達文西架構的 AI 核，還集成了多個 CPU、DVPP 和任務調度器 ，因而具有自我管理能力，可以充分發揮其高算力的優勢。

技術先進性

Octopus所基於的AI晶片「昇騰910」，16 位浮點下的單片計算速度為 256 TFLOPS，遠高於業界目前友商 TPU3.0 的 90T 和V100 的 120T。Octopus技術先進性體現在：1）雲上自動標註，海量存儲，加速數據處理閉環，感知及自動標註算法具備多模態、多任務、全場景標註能力，在KITTI等多個國際知名數據集上準確率達到第一，端對端標註成本降低70%；2）軟硬體加速， AI加速訓練效率，提供更豐富場景，AI訓練平臺連續兩年在斯坦福DawnBench排行榜排名第一，在典型的ResNet50 網絡的訓練中，Octopus訓練速度比友商提升近2倍，通過雲上規模化算力，使得算法和模型迭代效率從月到天；3）豐富的仿真場景，並行仿真能力，實現日行千萬公裡及虛擬仿真，加速規控算法迭代效率，提升自動駕駛汽車安全性。

技術重要度

自動駕駛對大批量數據存儲、檢索和AI算力等方面提出前所未有的挑戰，雲服務的引入可以有效解決業界面臨的這些難題，因而Octopus基於雲服務提供自動駕駛雲服務：1）實現全託管，開箱即用，用戶無需從零搭建一套複雜的自動駕駛系統，從而能聚焦於核心價值（自動駕駛算法和數據標註），快速開展自動駕駛業務，跟上瞬息萬變的市場節奏。2）支持海量數據。路測車預計每天產生64TB數據，平臺可支持PB級數據量存儲和億級數據秒級檢索。3）軟硬體加速。模型訓練和仿真需要使用大量GPU資源，平臺提供大算力滿足每天百萬公裡仿真測試和模型訓練；同時，華為自研昇騰AI晶片和AI框架能大幅提升訓練效率。4）自動化標註。路測車每天需標註近百萬張圖片。5）仿真場景。合計提供2萬多個仿真場景，智能駕駛、主動安全、危險場景等六大場景覆蓋大部分駕駛路況。6）車雲無縫對接。Octopus天然支持無縫對接MDC（移動數據中心）等車端硬體平臺和ADAS系統，實現車雲協同。

技術應用前景

Octopus發展基於昇騰AI生態，打造先進的自動駕駛開發平臺。目的是幫助車企「造好」車，造「好車」，帶動自動駕駛產業的蓬勃發展，助力打造智能網聯產業生態鏈。Octopus已於2019年9月正式發布上線，並已在湖南長沙湘江新區商用落地，服務於轄區多家自動駕駛開發企業和評測機構，並在全國的自動駕駛示範區發揮了示範作用。Octopus還將提供涵蓋自動駕駛模型建立、訓練、仿真、標註等全生命周期業務。目前華為自動駕駛雲服務已與多家主流車企建立合作，應用場景覆蓋了乘用車、商用車、特種作業車等多種智能駕駛應用場景。未來，Octopus還將把高精地圖、5G及V2X技術、更多的AI算法、仿真場景等能力集成到「華為八爪魚」中去，攜手更多的車企、開發者和檢測機構等，加速智能駕駛快速商用，共同邁向智能網聯汽車新時代。

技術所屬單位：華為技術有限公司