New Caso di studio

Continental riduce del 70% i tempi di addestramento dell'AI con Platform Equinix® per rendere i veicoli più sicuri e veloci

Il team ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) di Continental doveva elaborare oltre 150 terabyte (TB) di dati per prendere decisioni di progettazione informate che avrebbero aumentato la sicurezza dei veicoli autonomi e connessi.  Il team voleva innanzitutto ottenere immagini e dati di sensori da veicoli in diverse aree geografiche tra cui Europa, America e Asia, per poi conservare ed elaborare tali informazioni in un archivio centrale connesso che fosse rapidamente accessibile da centinaia di ingegneri in tutto il mondo.

Continental impiega un'infrastruttura AI a zero emissioni di carbonio, comprendente Platform Equinix®, per creare e interconnettere un cluster di unità di elaborazione grafica NVIDIA DGX™ basate sull'AI e IBM Elastic Storage System 3000, riducendo i tempi di addestramento dell'AI per potenziare gli standard di sicurezza da settimane a giorni. Questo approccio, dotato di accesso in tempo reale per l'AI scalabile, ha aumentato le prestazioni per accelerare l'implementazione, consentire più esperimenti con protezione sicura dei dati e migliorare i controlli sulla privacy dei dati.

Con le prestazioni, la flessibilità e la scalabilità del nuovo cluster GPU, Continental ha migliorato del 70 % i tempi di formazione dell'IA utilizzando i sistemi IBM Spectrum® Scale e NVIDIA DGX su Platform Equinix.
Balázs Lóránd
Responsabile dell'AI Development Center di Budapest, Continental AG, unità operativa Autonomous Mobility