阿里云近期在自動駕駛技術領域邁出了重要一步，推出了名為PAI-TurboX的加速框架。這一創新框架專為自動駕駛模型的訓練和推理設計，旨在大幅提升感知、規劃控制以及世界模型等方面的效率。據官方數據，PAI-TurboX在多個行業模型的訓練任務中實現了時間減半的顯著成效。
PAI-TurboX的應用范圍相當廣泛，不僅覆蓋了多模態數據預處理和離線大規模模型訓練，還延伸至實時智能駕駛推理等多個關鍵環節。它為自動駕駛和具身智能等領域提供了全面的解決方案，并已成功應用于多家汽車制造商，助力這些企業在自動駕駛技術的研發和應用上取得更快進展。
在系統層面，PAI-TurboX通過一系列優化策略，如CPU親和性優化、動態編譯以及流水線并行等，顯著提升了模型的訓練和推理效率。在數據層面，該框架引入了高性能的DataLoader引擎，并對數據預處理流程進行了優化，實現了智能訓練樣本分組，從而進一步提高了數據處理的速度。
PAI-TurboX還具備算子優化和量化等功能，這些功能有效減少了訓練階段的訪存延遲，提升了吞吐效率。在推理任務中，PAI-TurboX在確保精度不受影響的同時，降低了計算開銷和內存帶寬需求，實現了異構平臺下的高性能推理部署。這一特性使得PAI-TurboX在多種應用場景下都能表現出色。
在實際測試中，PAI-TurboX展現出了令人矚目的性能。在自動駕駛的3D物體檢測模型BEVFusion的訓練任務中，PAI-TurboX將訓練時間縮短了58.5%。在實時在線矢量化高精地圖構建模型MapTR的訓練任務中，訓練時間縮短了53%。在端到端自動駕駛模型SparseDrive的訓練任務中，無論是感知模塊訓練還是聯合訓練階段，PAI-TurboX都帶來了顯著的速度提升。
自2016年成立以來，阿里云人工智能平臺PAI已經為超過10萬家企業客戶和數百萬AI開發者提供了服務，支撐了阿里云百煉、魔搭社區等MaaS服務及社區的發展。PAI-TurboX框架的推出，標志著阿里云在自動駕駛領域的技術創新和應用落地方面邁出了堅實的一步，有望為整個行業帶來更多的機遇和發展空間。
