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NVIDIA助力艾氪英诺打造稀疏卷积在TensorRT上的最佳实践
NVIDIA 的 GPU 技术驱动艾氪英诺在稀疏卷积部署上实现了突破，助力其在泛交通领域的自动驾驶-车路协同应用中取得最佳实践。
在自动驾驶领域，稀疏卷积作为关键算法，特别是 PointPillars 等方法的升级版，因其在三维空间特征利用上的优势，受到了广泛关注。然而，将这种高效算法部署到 NVIDIA 设备上，特别是 TensorRT GPU 上，是一项挑战。艾氪英诺凭借 EE-DLVM 部署工具，成功实现了这一目标。
该工具基于 NVIDIA 的 TensorRT，通过高级 API 和优化实现，提升了稀疏卷积操作的性能。其创新点包括：设计的针对稀疏卷积的 Graph Trace，可将数据流程转化为 ONNX；前处理模块优化带来了倍的加速效果；以及在 Xavier NX 和 AGX Orin 等GPU上高效部署模型。这些成就使得艾氪英诺在3D点云感知算法部署上取得了重要突破。
借助 NVIDIA 技术，艾氪英诺不仅在自动驾驶-车路协同领域深化创新，还计划开源部分源代码，进一步推动行业共享。他们结合 NVIDIA 的深度学习培训资源和加速计划，提升了产品的技术含量和市场推广，旨在通过 AI 技术推动泛交通领域的应用场景拓宽。