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6月23日消息，阿里雲今日推出面向自動駕駛場景的全新訓練與推理加速框架PAI-TurboX。該框架可提升感知、規劃控制乃至世界模型的訓推效率，實測顯示，在多個行業模型的訓練任務中，PAI-TurboX均可縮短50%的時間。
自動駕駛模型需融合圖像、激光雷達、毫米波雷達、GPS等多模態數據，長期以來受限於大規模數據預處理效率與算子執行性能瓶頸，訓推成本高昂。PAI-TurboX在多模態數據預處理、離線大規模模型訓練以及實時智駕推理等環節提供了全面解決方案。
在系統層，PAI-TurboX通過優化CPU親和性、動態編譯、流水線並行等機制，提升硬件利用率；在數據層，PAI-TurboX自主研發高性能DataLoader引擎，並引入智能樣本分組和預處理優化，有效緩解數據加載與預處理瓶頸。
同時，PAI-TurboX集成算子優化與量化能力，在降低訪存延遲、壓縮內存帶寬需求的同時，保障推理精度，支持異構算力環境下的高性能部署。
實測結果顯示，在自動駕駛的3D物體檢測模型BEVFusion訓練任務中，PAI-TurboX可以將訓練時間縮短58.5%；在實時在線矢量化高精地圖構建模型MapTR訓練任務中，PAI-TurboX可以將訓練時間縮短53%；在端到端自動駕駛模型SparseDrive訓練任務中，PAI-TurboX 可以在感知模塊訓練和聯合訓練兩個階段獲得明顯的速度提升，相同訓練步數下可分別縮短51.5%和48.5%。
阿里雲研究員林偉表示：「 TurboX不僅可以提升自動駕駛模型的訓推效率，還將進一步加速世界模型的開發進程，讓所有終端和人一樣具備感知、思考和決策能力。」（袁寧）
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