9 月 22 日脱处，歐特克公司將于深圳召開「Autodesk Converge 2023 高峰會議」歇拦。惠普 Z 系列作為歐特克軟件長久以來的合作伙伴贊助講繼續(xù)支持本次大會，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手幫助高維創(chuàng)新者創(chuàng)造無限可能菠贡。更多信息請關(guān)注「惠普 Z Club」實時更新唇墅。

目前，真正應(yīng)用的大部分自動駕駛汽車大多數(shù)停留在 L2——部分自動駕駛階段睛至，要想達(dá)到有條件自動駕駛的 L3 級別甚至更高等級特奇，需要通過不斷地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及多模態(tài)大模型訓(xùn)練來獲得感知能力治部、決策能力及主車智能等技能進(jìn)行提升剧么。

在自動駕駛技術(shù)研究與開發(fā)的過程中最關(guān)鍵的要素之一就是算力支持，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)算力早已跟不上目前龐大的算力需求沧蛉，自動駕駛技術(shù)的 PK 也演變?yōu)樗懔Φ?PK苫治。尤其是在模型訓(xùn)練的時候，一臺強(qiáng)力的 GPU 工作站將會為研發(fā)工作帶來諸多便利蟀思。

上海人工智能實驗室 OpenDriveLab 自動駕駛團(tuán)隊使用惠普 Z 系列 HP Z8 Fury G5 數(shù)據(jù)科學(xué)工作站零院，基于自動駕駛算法訓(xùn)練的場景進(jìn)行了完整的開發(fā)訓(xùn)練實驗，下文將詳細(xì)對模型訓(xùn)練村刨、實驗環(huán)境以及測試過程中的使用體驗進(jìn)行全面總結(jié)告抄。  

PART.1關(guān)鍵參數(shù)及散熱表現(xiàn)

• CPU：Intel? Xeon? W7-3465X 2.5GHz 28cores 300w

• GPU：4*NVIDIA? RTX? A6000 48GB

CPU 為 23 年一季度最新發(fā)布的 Intel? Xeon? W7 處理器，最高可睿頻至 4.8GHz嵌牺；GPU 配置4張 NVIDIA? RTX? A6000 顯卡打洼，共計 192GB 顯存，可以滿足大多數(shù)中小模型任務(wù)髓梅。由于整機(jī)計算性能強(qiáng)大拟蜻，散熱成為一大挑戰(zhàn)。惠普 Z 系列 HP Z8 Fury G5 數(shù)據(jù)科學(xué)工作站為處理器和每張顯卡都配備了高壓散熱風(fēng)扇，在機(jī)器前部和底部設(shè)置進(jìn)風(fēng)口酝锅，并將熱風(fēng)從尾部排出诡必。

在實際測試中，出風(fēng)口溫度始終保持在一個較低的區(qū)間搔扁，同時風(fēng)扇運(yùn)行的噪聲較小爸舒，幾乎可以忽略不計（即使是在滿載運(yùn)行時）。

PART.2在自動駕駛算法中的表現(xiàn)

01 模型介紹

UniAD（英文：Planning-oriented Autonomous Driving遇冶；簡稱 UniAD）是由 OpenDriveLab 主導(dǎo)的研究工作材又，在 2023 年 CVPR 會議上獲得了最佳論文獎項。這是近十年來計算機(jī)視覺三大頂級會議（CVPR涧智、ICCV药屠、ECCV）第一篇來自中國研究機(jī)構(gòu)（包括港澳臺地區(qū)）的最佳論文獎。同時誊桅，這是 CVPR 歷史上第一篇以自動駕駛為主題的最佳論文崇旺。

該文章提出一個端到端的感知決策一體框架，融合了多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)的新范式难踱，使得進(jìn)行更有效的信息交換设哀，協(xié)調(diào)感知預(yù)測決策，以進(jìn)一步提升路徑規(guī)劃能力刷络，是業(yè)界首個具備全棧關(guān)鍵任務(wù)的端到端自動駕駛模型甥迷。

UniAD 首次將感知、預(yù)測丽优、規(guī)劃等三大類主任務(wù)歹恬、六小類子任務(wù)（目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤啸盏、場景建圖重贺、軌跡預(yù)測、柵格預(yù)測和路徑規(guī)劃）整合到統(tǒng)一的端到端網(wǎng)絡(luò)框架下回懦，實現(xiàn)了全棧關(guān)鍵任務(wù)駕駛通用模型。在 nuScenes 真實場景數(shù)據(jù)集下次企，所有任務(wù)均達(dá)到領(lǐng)域最佳性能（State-of-the-art）怯晕，尤其是預(yù)測和規(guī)劃效果遠(yuǎn)超之前最好方案。項目地址：(暫不可見)/OpenDriveLab/UniAD

02測評介紹

（1）使用場景：端到端自動駕駛算法模型訓(xùn)練

（2）測評任務(wù)：UniAD 模型的訓(xùn)練表現(xiàn)

（3）實驗環(huán)境：torch 1.9.1+cu111

訓(xùn)練UniAD模型（官方配置為8張NVIDIA?A100）缸棵，分為兩個階段：第一個階段舟茶，占用 50G 顯存，花費(fèi)兩天時間訓(xùn)練 6 個 epochs堵第，相當(dāng)于 1 個 epoch 花費(fèi) 8 小時吧凉；第二個階段，占用 17G 顯存，花費(fèi) 4 天時間訓(xùn)練 20 個 epochs阀捅，相當(dāng)于 1 個 epoch 花費(fèi) 4.8 小時胀瞪。

考慮到顯存大小，我們將 quene_length 由 5 改為2芳倒，使得 UniAD 模型能在4 張NVIDIA?RTX?A6000顯卡上運(yùn)行领明。實驗結(jié)果表明，在 4 張 NVIDIA? RTX? A6000 顯卡上進(jìn)行第一階段訓(xùn)練需要占用 48GB 顯存姓赂，一個 epoch 用時 15 小時袋凶。考慮到工作站的顯卡數(shù)量相較官方更少痢腋，單 epoch 時間延長也在可接受范圍之內(nèi)弦捶。

同時，可以觀察到訓(xùn)練過程極其穩(wěn)定二场，機(jī)器運(yùn)行噪音小党砸，在使用其他操作時也十分流暢，從各方面證明了這臺惠普 Z 系列 HP Z8 Fury G5 數(shù)據(jù)科學(xué)工作站的性能十分強(qiáng)大页函。

在保持訓(xùn)練的同時對一個 checkpoint 的結(jié)果進(jìn)行可視化涧馋，能夠流暢生成結(jié)果。

（圖：可視化展示結(jié)果） 

PART.3個人體驗與對比

OpenDriveLab 同時擁有公有云集群的使用權(quán)庭四，配置 2000 多張 NVIDIA?A100 顯卡蚜懦，那么使用惠普Z系列數(shù)據(jù)科學(xué)工作站相比于使用集群有什么優(yōu)勢呢？我認(rèn)為主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一橡疼，集群服務(wù)器沒有可視化界面援所，需要可視化結(jié)果（比如使用 open3d 可視化點云）時，需要將結(jié)果下載至個人主機(jī)欣除，比較麻煩住拭，而惠普 Z 系列數(shù)據(jù)科學(xué)工作站可以直接連接顯示器；二历帚，使用集群常常需要重新配置環(huán)境滔岳、配置網(wǎng)絡(luò)，而本地環(huán)境配置完畢一勞永逸挽牢。同時谱煤，雖然集群服務(wù)器性能更強(qiáng)大，但是中小型的模型訓(xùn)練使用惠普 Z 系列數(shù)據(jù)科學(xué)工作站完全能夠勝任禽拔；三刘离，使用集群有時會出現(xiàn)啟動慢、網(wǎng)絡(luò)卡頓睹栖、結(jié)點掉線等問題硫惕，影響工作進(jìn)度茧痕，而惠普 Z 系列數(shù)據(jù)科學(xué)工作站則非常穩(wěn)定。

PART.4總結(jié)

總結(jié)整個實驗過程察贵，惠普 Z 系列 HP Z8 Fury G5 數(shù)據(jù)科學(xué)工作站配備 4 塊 NVIDIA? RTX? A6000 48GB 顯卡慢况，在訓(xùn)練任務(wù)中基本不用擔(dān)心顯存不足的問題。通常 batch 的設(shè)置不會太大捻奉，常用的設(shè)置為 32青先、64 和 128，共計 192GB 的顯存在為模型訓(xùn)練提供了穩(wěn)定性和增大 batch 的可能性（隨著 batch 的增大九站，模型的性能可能會下降委鸯，雖然 batch 的增大能在一定程度上提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性）。

同時屋骇，惠普 Z 系列 HP Z8 Fury G5 數(shù)據(jù)科學(xué)工作站具備極高性能的 CPU ——Intel? Xeon? W7菲国，非常適合多線程任務(wù)并行。實際使用中可以發(fā)現(xiàn)殷彰，工作站在解壓等對 CPU 要求較高的任務(wù)上表現(xiàn)出色射屿，對 nuScenes 數(shù)據(jù)集的解壓速度能夠達(dá)到 300MB/s。

最后哺肘，惠普 Z 系列 HP Z8 Fury G5 數(shù)據(jù)科學(xué)工作站還配備 2T 的存儲空間殴胧，能夠輕松放下自動駕駛領(lǐng)域的大型數(shù)據(jù)集，如有需要還可供多個用戶使用佩迟。得益于惠普Z系列高效的散熱解決方案和冷卻設(shè)計团滥，工作站即使在滿載運(yùn)行情況下也沒有產(chǎn)生很大的熱量，風(fēng)扇噪音也在可接受的范圍之內(nèi)报强。

惠普 Z 系列 HP Z8 Fury G5 數(shù)據(jù)科學(xué)工作站為自動駕駛研發(fā)測試過程中灸姊，為專業(yè)軟件和系統(tǒng)平臺提供更好的兼容性和穩(wěn)定性。在處理器秉溉、顯卡以及軟件系統(tǒng)長時間高負(fù)載工作環(huán)境下也能保持流暢的運(yùn)行處理狀態(tài)力惯，確保自動駕駛算法訓(xùn)練任務(wù)高效、穩(wěn)定的完成召嘶，是一臺綜合性能十分優(yōu)異的工作站父晶。

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（歐特克Autodesk）

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