在开发模拟之前 ， Aurora 使用亚马逊云科技安全地存储和处理其在实际道路测试期间记录的PB级数据 ， 然后基于这些数据训练机器学习模型 。 预处理工作负载在 Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）和Amazon EMR上运行 ， 这是亚马逊云科技用于使用开源工具处理云中的大量数据的服务 。 然后 ， Aurora的机器学习训练工作负载依赖于亚马逊云科技优化的深度学习框架 ， 如TensorFlow和PyTorch 。 最后 ， Aurora使用Amazon EKS和Amazon EC2在数十万个并发vCPU和数千个并发GPU上编排并自动扩展其模拟工作流 ， 而Amazon EKS和Amazon EC2可提供加速的计算实例类型 ， 如 G4dn 。
【技术|无人驾驶汽车Aurora使用亚马逊云科技加速Aurora Driver的开发】亚马逊云科技机器学习副总裁Swami Sivasubramanian表示：“亚马逊云科技高度可扩展的计算、机器学习和分析服务正在帮助Aurora推动自动驾驶汽车技术向前发展 ， 走向广泛的现实世界 。 我们可靠的基础设施和全面的云服务 ， 包括Amazon SageMaker等行业领先的机器学习服务 ， 为Aurora从每天生成的数万亿数据点中获得洞察提供了理想的基础 ， 从而不断增强其技术 。 我们非常骄傲能够支持自动驾驶技术创新加速 ， 并期待运输、交付和移动的转型能够提高安全性和效率 。 ”
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