Anwendungen für autonomes Fahren

Norcom beschleunigt Deep Learning mit MapR

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Norcom setzt in Zukunft auf die MapR-Plattform.
Norcom setzt in Zukunft auf die MapR-Plattform. (Bild: Norcom / MapR)

Der Spezialist für Big-Data-Lösungen Norcom wird künftig MapR zur Beschleunigung von Deep Learning in Anwendungen für das autonome Fahren nutzen.

Im Rahmen der Partnerschaft können gemeinsame Kunden künftig Deep-Learning-Frameworks implementieren, die schnelle und zuverlässige Analysen in kritischen Computing-Umgebungen ermöglichen. Norcom wird die MapR-Plattform in seinen autonomen Fahranwendungen nutzen. Dazu zählt ein spezielles Deep-Learning-Framework für die Automobilindustrie. Um dessen Möglichkeiten auszunutzen, benötigte Norcom eine Möglichkeit zur Verwaltung der riesigen Datensätze aus den Sensoren und Kameras selbstfahrender Autos.

Flexible Basis für Machine Learning

Container-Deep-Learning auf der MapR-Plattform bietet hierzu die erforderliche Geschwindigkeit, Skalierung und Zuverlässigkeit. Zudem arbeitet die MapR Converged Data Platform mit verschiedenen Deep-Learning-Frameworks wie etwa TensorFlow und Caffe. Da es sich um eine einheitliche Plattform über alle Rechenzentren, Clouds und Edge-Cluster hinweg handelt, wird die Einführung neuer Modelle für maschinelles Lernen erleichtert. Zudem lassen sich neue Daten sofort in den Trainingsdatensatz integriert, was wiederum für kontinuierliche Verbesserung der Modelle sorgt.

„Die Automobilindustrie durchläuft derzeit einen grundlegenden Umbruch, der durch neue Technologien wie Deep Learning angetrieben wird“, erklärt Dr. Tobias Abthoff, Mitglied des Vorstands von NorCom. „Wir unterstützen die deutschen Automobilgiganten Audi und Daimler dabei, mittels Deep Learning ihr Ziel des autonomen Fahrens zu verwirklichen. In MapR haben wir die perfekte Plattform gefunden, um unsere Deep-Learning-Anwendungen über verteilte Rechen- und Speicherkapazitäten zu skalieren“, ergänzt er.

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