顶目背景:

自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-driving automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。

技术原理：汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车.。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

Momenta定位于打造自动驾驶大脑，核心技术是基于深度学习的环境感知、高精地图和驾驶决策算法，产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。Momenta的战略是量产自动驾驶（Mpilot）与无人驾驶（MSD）两条腿走路，通过数据、数据驱动算法和两者之间的迭代闭环，推动自动驾驶技术落地量产，并快速实现无人驾驶。

此次项目主要涉及到人工智能的机器视觉应用场景，自动驾驶需要配备一些必要的器件包含（激光雷达、前置摄像头、左后轮传感器、前后雷达、主控电脑），Momenta需要搭建一套机器学习平台来训练模型完善自动驾驶中必不可少的摄像头分析。

核心需求：

客户需要AMAX提供一套自动驾驶视所需的实时视频分析服务器集群解决以下模型训练、模型推理：汽车前置摄像头识别交通信号灯；汽车前置摄像头识别移动物体，列如：前方车辆、自行车或是行人等；对于路面突发危险情况预警。
需求分析：自动驾驶对于整个外界的感知大部门来源于前置摄像头，后端服务器接入摄像头传来的每一帧视频来通过训练，实现对“人”、“车”、“路”进行感知，从而模拟驾驶员对外界的分析操纵汽车行驶。
需求总结：整个智能视频监控系统对于计算性能要求较高并且要求数据传输拥有较低的延时性。

解决方案：

搭建一套视频分析服务器集群，其中计算节点采用多台AMAX推出的高密度4U高性能机架式服务器G4010-X2，支持10张NVIDIA V100 Tensor Core GPU。

- CPU采用至强第二代可扩展处理器。
- 大幅提高内存带宽，满足苛刻的计算要求。
- 硬盘采用高IOPS的 SSD以满足对大量临时小文件的I/O性能。
- GPU卡采用 10 张 强大单精度性价比加速卡，强大的精度计算性能为应用程序实现GPU加速、提升吞吐量
- 2000W（2+2）冗余电源  

 此集群方案主要提供

1.视频样本训练： AMAX采用多台G4010-X2 GPU服务器为客户提供全面的训练环境要求。
2.分布式存储：提供强大的IOPS性能；降低训练时读取大量图片的延时;为大量车辆和人员图片信息留底提供了弹性保障，同时也为后期庞大的数据量预留线性增长空间；拥有完整的监控和操作工具方便管理数据。

- 采用全新Intel® Xeon® Scalable系列处理器系统
- 支持10片NVIDIA V100 Tensor Core GPU
- 可靠性和可用性高
- 超高计算密度， 极大节省机柜空间
- 提供独立网络接口可对服务器进行远程监控以及管理

集群拓扑图:

总结:

MOMENTA自动驾驶这块业务主要涉及到深度学习领域，而车载电脑智能分析路面情况并作出精准推理判断对汽车给出合理的指令，是需要海量的训练模型来加以支撑。针对这一类的并行计算需求，AMAX提供了智能加速服务器，在图像处理的过程中借助GPU进行加速，帮助MOMENTA实现了各个应用场景中训练和推理所需要的时间的缩减。