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加速汽车创新:机器学习与高性能计算最佳实践.pdf

上传人: 明**** 编号:1013350 2025-12-21 31页 642.16KB

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: 1. **HPC和ML在AWS上的运行**: - 成本节约:基础设施成本节约,软件许可最佳回报,员工生产力提升。 - 效率提升:任务层面的功能效率改进,运营弹性。 - 可持续性和业务敏捷性:改善SLA,减少意外停机,最小化运营环境影响,快速部署新功能/应用程序。 2. **AWS的优势**: - 搬迁和迁移:简化迁移过程。 - 异构和灵活:支持从传统CAE到AI/ML驱动的模拟。 - 通用人工智能:用于智能模拟。 3. **典型HPC客户旅程**: - 性能提升:高达95%的碳足迹减少。 - 可持续性:混合x86架构与ARM,Graviton4处理器提供更好的计算性能。 4. **丰田案例**: - 丰田汽车欧洲(TME)为何迁移到AWS:成本效率、灵活性、可扩展性、存储和备份成本增加、云优先策略。 - AWS解决方案满足TME要求:高带宽连接、私有连接、低延迟、精细网络控制、监控和警报、作业调度和日志记录等。 5. **项目成果和下一步**: - ML性能提升:高达20%的HPC ML模型训练速度。 - HPC性能提升:与本地基础设施相比,LSDyna模拟节省21%的时间。 - 数据治理、备份现代化、FinOps、渲染等领域的改进。
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