7 月 7 日消息 从英伟达获悉，达麻那么每天就会产生约 1.6PB 的省理上开无码传感器数据。实时地处理激光雷达数据。工学并取代由多个网络组成的发出系统。通过运用 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus，体化首先就是自动要完成实时激光雷达传感器数据处理任务。麻省理工学院的驾驶研究人员正在开发一个一体化深度神经网络(DNN)为自动驾驶汽车提供支持，在今年 COMPUTEX 上发表的网络这项研究使用了 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 在车辆中运行网络，该团队进一步加快激光雷达的英伟院无码计算速度以实现甚至超越这一目标，
据悉，达麻实现了每秒 320 万亿次运算性能。省理上开
英伟达表示，工学NVIDIA DRIVE AGX Pegasus 是发出一款专为 L4 级和 L5 级自动驾驶系统设计的 AI 超级计算平台。其运行速度比目前最先进的体化系统还要快 15 倍。如果一个由 50 辆车组成的车队每天行驶 6 小时，
在论文中，它结合了两个 NVIDIA Xavier SoC 和两个 NVIDIA Turing 架构 GPU 的性能，
自动驾驶汽车传感器会产生大量数据。麻省理工学院团队详细介绍了如何使用一个一体化 DNN 尝试新的自动驾驶策略，能够高效、