Thời gian thực – yếu tố sống còn của xe tự hành

Xe tự hành (AV – autonomous vehicle) cần đưa ra quyết định trong từng mili-giây, từ việc nhập làn, tránh vật cản đến nhận diện người đi bộ trong điều kiện ánh sáng yếu. Điều này đòi hỏi không chỉ compute mạnh mẽ, mà còn một nền tảng dữ liệu đủ nhanh và thông minh để xử lý và truyền tải mọi luồng dữ liệu cảm biến theo thời gian thực.

Với sự ra đời của các nền tảng như NVIDIA Drive Thor, khả năng xử lý AI trên xe ngày càng mạnh mẽ. Tuy nhiên, để Thor phát huy tối đa, hạ tầng dữ liệu phía sau phải đủ tốc độ và quy mô.

Thách thức dữ liệu trong phát triển AV

Xe tự hành tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ: từ 4–20 TB mỗi xe, mỗi ngày. Những luồng dữ liệu từ lidar, radar, camera nếu không được ingest và xử lý kịp thời sẽ tạo ra các “điểm nghẽn” ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn và tiến độ phát triển.

Một số thách thức điển hình:

• Buffering cảm biến: Độ trễ khi ingest dữ liệu khiến perception engine bỏ lỡ khung hình quan trọng.

• Metadata phân mảnh: Không có tagging và filtering hiệu quả, kỹ sư phải mất nhiều giờ để tìm đúng edge case cho việc retraining.

• GPU bị “đói dữ liệu”: Storage truyền thống không kịp cung cấp dữ liệu, làm lãng phí tài nguyên compute.

Kết quả là chi phí tăng, thời gian đưa sản phẩm ra thị trường chậm lại, và biên độ an toàn bị ảnh hưởng.

Giải pháp hạ tầng AI từ DDN

DDN’s Data Intelligence Platform được thiết kế để giải quyết triệt để các nút thắt này. Nền tảng kết hợp:

• Infinia: ingest thời gian thực, latency dưới mili-giây, hỗ trợ tagging metadata thông minh.

• EXAScaler®: hiệu suất throughput cao, tối ưu cho training, checkpointing và retraining model AI quy mô lớn.

Sự kết hợp này giúp loại bỏ độ trễ, tối ưu pipeline dữ liệu, và đảm bảo GPU luôn được “nuôi dữ liệu” đầy đủ.

Đồng bộ với tầm nhìn NVIDIA trong automotive

DDN Data Intelligence Platform đồng hành cùng chiến lược của NVIDIA:

• Drive Thor đặt tiêu chuẩn cho compute AI tập trung trên xe.

• DRIVE AV software stack đưa autonomy sẵn sàng sản xuất.

• Omniverse và AI Factories đòi hỏi ingest và lưu trữ dữ liệu khổng lồ, giàu metadata.

Trong mọi trường hợp, câu hỏi then chốt vẫn là: hạ tầng của bạn có đủ nhanh để đáp ứng hay không?

Tương lai xe tự hành cần hạ tầng dữ liệu thông minh hơn

Chậm trễ trong pipeline dữ liệu đồng nghĩa với chậm trễ trong an toàn và đổi mới. Với DDN Infinia và EXAScaler®, doanh nghiệp có thể:

• Đảm bảo ingest dữ liệu cảm biến thời gian thực.

• Rút ngắn vòng lặp huấn luyện và triển khai model AI.

• Di chuyển dữ liệu từ edge lên core một cách thông minh, không lãng phí.

• Tăng tốc đưa xe tự hành an toàn và thông minh hơn ra thị trường.