阿里云近期在自动驾驶技术领域迈出了重要一步，推出了名为PAI-TurboX的加速框架。这一创新框架专为自动驾驶模型的训练和推理设计，旨在大幅提升感知、规划控制以及世界模型等方面的效率。据官方数据，PAI-TurboX在多个行业模型的训练任务中实现了时间减半的显著成效。
PAI-TurboX的应用范围相当广泛，不仅覆盖了多模态数据预处理和离线大规模模型训练，还延伸至实时智能驾驶推理等多个关键环节。它为自动驾驶和具身智能等领域提供了全面的解决方案，并已成功应用于多家汽车制造商，助力这些企业在自动驾驶技术的研发和应用上取得更快进展。
在系统层面，PAI-TurboX通过一系列优化策略，如CPU亲和性优化、动态编译以及流水线并行等，显著提升了模型的训练和推理效率。在数据层面，该框架引入了高性能的DataLoader引擎，并对数据预处理流程进行了优化，实现了智能训练样本分组，从而进一步提高了数据处理的速度。
PAI-TurboX还具备算子优化和量化等功能，这些功能有效减少了训练阶段的访存延迟，提升了吞吐效率。在推理任务中，PAI-TurboX在确保精度不受影响的同时，降低了计算开销和内存带宽需求，实现了异构平台下的高性能推理部署。这一特性使得PAI-TurboX在多种应用场景下都能表现出色。
在实际测试中，PAI-TurboX展现出了令人瞩目的性能。在自动驾驶的3D物体检测模型BEVFusion的训练任务中，PAI-TurboX将训练时间缩短了58.5%。在实时在线矢量化高精地图构建模型MapTR的训练任务中，训练时间缩短了53%。在端到端自动驾驶模型SparseDrive的训练任务中，无论是感知模块训练还是联合训练阶段，PAI-TurboX都带来了显著的速度提升。
自2016年成立以来，阿里云人工智能平台PAI已经为超过10万家企业客户和数百万AI开发者提供了服务，支撑了阿里云百炼、魔搭社区等MaaS服务及社区的发展。PAI-TurboX框架的推出，标志着阿里云在自动驾驶领域的技术创新和应用落地方面迈出了坚实的一步，有望为整个行业带来更多的机遇和发展空间。
