Referenz

Optimale IT-Infrastruktur für Deep Learning: Autonomes Fahren im Training

SVA Referenz Conti

Continental setzt auf High-Speed-Netzwerk und flexiblen Storage.

Aufgabe
Optimierung der IT-Infrastruktur für Autonomes-Fahren-Trainings

Lösung
Die Zukunftsvision von Continental ist klar: Durch den Einsatz von autonom fahrenden Fahrzeugen sollte es keine Verkehrstote mehr geben. Ihr Supercomputer-Projekt dient zum Entwickeln und Trainieren von neuronalen Netzwerken, die Verkehrssituationen  erkennen und darauf reagieren. Um die Zeit pro Training zu reduzieren, die Anzahl an Trainings pro Zeiteinheit zu erhöhen und somit letztendlich deutlich schneller das  autonome Fahren zu verbessern, wurde die optimale IT-Infrastruktur benötigt.

Mit dem Systemintegrator SVA, IBM und NVIDIA wurden kompetente Unternehmen für die Konzeption, die Integration sowie den Aufbau einer Deep Learning GPU Cluster-Implementierung für verteiltes Lernen aus Verkehrsvideodaten gefunden.  

Continental war außerdem auf der Suche nach einer skalierbaren, hoch performanten Storage-Plattform, um die NVIDIA DGX Systeme mit Daten für Deep Learning zu versorgen. Ein Proof-of-Concept Workshop durch IBM-Experten auf Basis von Software Defined Storage (SDS) auf vorhandenen Kundenservern konnte die Funktionen und Möglichkeiten der IBM Spectrum Scale Technologie aufzeigen. 

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