这套工具链以仿真为核心，可打通从研发到测试运营的全流程，实现自动驾驶技术研发的高效迭代，赋能自动驾驶行业上下游。
“轻舟矩阵”已全面应用于轻舟内部的开发体系中。公司表示，在1年时间内，自动驾驶汽车已在全球10座城市公开道路落地测试和商业化运营，覆盖10种车型，而矩阵链则有助于加速从研发到测试的技术迭代。
技术高效迭代是实现高级别自动驾驶的基础。然而，当前大多数基于实车道路测试的自动驾驶开发模式在效率方面存在很大瓶颈，包括测试成本高昂，单车单日覆盖场景有限，难以涉及对于自动驾驶算法训练更具价值的Corner Case。此外，道路测试的反馈通常需要数天，进一步影响了技术迭代的效率。
而轻舟矩阵构建的“以仿真为核心”的自动化闭环，可不断对数据进行自动标注、质检、训练和评估，让自动驾驶大脑从海量数据中自主学习。
据字节跳动介绍，火山引擎通过RDMA网络直连的数万张GPU，结合自研的BytePS分布式训练框架，极致压榨GPU的算力和通信宽带，主流模型的多机加速效率超过90%。利用资源池化和在离线一体化调度技术，可减少资源闲置时间。依托火山引擎AI开发平台，轻舟矩阵上的自动驾驶模型训练GPU利用率可提升30%。
此外，模型全生命周期管理工具、与火山引擎自研存储的无缝衔接，可加速轻舟矩阵上自动驾驶模型的训练效率。
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