案例概览
以 GPU 训练 AI 模型强化自驾车感知系统，围绕自动驾驶俯视图、对象侦测和 3D 模块建立更高效的研究平台。
客户需求
以 GPU 训练 AI 模型强化自驾车感知系统
北科大某科研团队致力于大型车辆自驾感知系统研究，需要重点处理俯视图、对象侦测、3D 模块以及多种传感器融合带来的大规模数据。
团队希望在本地完成更稳定的模型训练和实验迭代，避免共享平台排队与云端传输带来的效率损耗。
解决方案
搭载 NVIDIA RTX PRO 5000，启动自驾车感知系统的智能时代
赋欣围绕 NVIDIA RTX PRO 5000 搭建本地训练平台，以 48GB 显存和大规模 CUDA / Tensor Core 算力支撑复杂模型训练。
本地平台让大型模型、多模态输入和多源数据融合能够稳定运行，显著改善实验环境可控性。
客户价值
处理庞大数据量增加 GPU 计算力、稳定性
相比免费云平台、共享 V100 资源和长时间排队的公共算力，本地平台显著降低了上传、等待和租赁成本。
更稳定的 GPU 计算力和显存容量，让研究团队能够持续推进自动驾驶感知系统实验。