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“‘端到端+大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到,算力的增加,还体现在其他一些方面。例如,为了实现高效、准确的AI推理,车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上,以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时,除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外,对云端算力要求也很高,这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集,系统训练过程非常耗费算力资源,尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力,训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行,可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量,通常是样本量越大,系统就会越成熟,而这种大规模的算力需求,也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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直到现在,塔诺维奇还是更倾向于和“小剧组”合作,“在小剧组里,只要有摄影机、有胶片就可以开拍了。大片就不行。”他说,在一个大剧组里,即便要把摄像机换一个机位,导演本人也不能自己拍板,“还要去跟副导演、摄影指导、制片人商量,然后他们分别做出改动,这样一来很费时间。”
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