Autonomes Fahren
Exascale-Infrastruktur für ADAS-Entwicklung. Wir orchestrieren den gesamten Datenlebenszyklus – vom In-Car-Logging über massives Daten-Ingest bis hin zum verteilten KI-Training auf High-End Clustern.
KI-Modell-Optimierung
Die Entwicklung autonomer Fahrfunktionen erfordert massive Rechenleistung. Auf unseren AI-Clustern beschleunigen wir das Training neuronaler Netze durch optimiertes GPU-Computing, um die Zeit bis zur Marktreife (Time-to-Market) drastisch zu verkürzen.
- Verteiltes Training auf NVIDIA H100/B200
- Hyperparameter-Optimierung in Echtzeit
- Validierung von Edge-Cases via Simulation
Hochdurchsatz-Datenmanagement
Sensordatenströme (LiDAR, Kamera, Radar) verlangen nach extremem Durchsatz. Durch den Einsatz von Lustre/GPFS und NVMe-Storage stellen wir sicher, dass Ihre Daten-Pipelines niemals durch I/O-Bottlenecks gebremst werden.
- Multi-Petabyte Data Lakes
- Parallele Dateisysteme für KI-Workloads
- Intelligentes Tiering (Hot/Cold Data)
Entwicklungs-Logik
Der operative Rahmen für den Lebenszyklus von Daten beim autonomen Fahren.
| Phase | Aktion | Ergebnis |
|---|---|---|
| Ingest | Übertragung massiver RAW-Datenflotten auf zentrale HPC Storage-Systeme. | Zentralisierter Data Lake. |
| Kuration | Automatisierte Selektion und Labeling relevanter Szenarien via AI-Clusters. | Hochwertige Trainingsdatensätze. |
| Training | Verteilte Berechnung neuronaler Netze auf GPU-beschleunigter Infrastruktur. | Optimierte Fahr-Modelle. |
| Validierung | Hardware-in-the-Loop (HiL) Tests und großflächige Simulationen unter Managed Services. | Zertifizierte Sicherheits-Software. |
Sicherheit durch Rechenleistung
Wir liefern die technologische Basis für die nächste Generation des autonomen Fahrens.
Zurück zum Industry Hub