자율 주행 차량 및 ADAS를 위한 Google Cloud
확장성, 개방성, 비용 효율성이 뛰어난 클라우드 인프라에서 자율 주행 차량(AV) 및 고급 운전자 지원 시스템(ADAS) 솔루션의 개발 및 상용화를 가속화할 수 있습니다.
솔루션
자율 주행 차량 및 ADAS 솔루션
자율 주행 차량 및 ADAS 애플리케이션을 규모에 맞게 개발, 배포, 관리하기 위한 솔루션을 살펴보세요.
HPC를 통한 엔드 투 엔드 솔루션
Google Cloud의 고성능 컴퓨팅을 사용해서 차량 시뮬레이션 워크로드를 구동하여 수백만 마일의 시뮬레이션 주행 거리를 생성, 테스트, 검증할 수 있습니다.
Google Cloud를 사용하여 Cruise가 수백만 건의 자율주행 시뮬레이션을 실행하는 방법을 알아보세요.
멀티 클라우드 및 하이브리드 소프트웨어 개발
여러 배포 환경에서 작동하는 일관된 플랫폼에서 오픈소스 이식성을 갖춘 완전 관리형 CI/CD 파이프라인을 만들 수 있습니다.
Sibros에서 생산부터 판매 후까지 규모에 맞게 새로운 연결된 차량 사용 사례를 구축하고 출시하는 방법을 알아보세요.
지능적이고 지속 가능한 클라우드
Active Assist를 통해 자동화된 권장사항을 사전 예방적으로 수신하여 비용 절감, 성능 향상, 보안 개선 효과를 얻고, 보다 지속 가능한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
차량의 온로드 데이터 수집
차량 데이터를 위한 ETL 파이프라인
Google Cloud에서 관리되는 고성능 보안 어플라이언스를 활용해서 온프렘에서 클라우드 및 차량 내 컴퓨터로의 데이터 수집 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
전 세계적인 스토리지
Cloud Storage에서 높은 수준의 가용성과 성능으로 데이터를 저장할 수 있도록 스토리지 버킷 위치가 확장되었습니다.
SiL 및 HiL을 위한 신경망 아키텍처 검색(NAS)
Vertex AI 신경망 아키텍처 검색(NAS)은 모델 성능 최적화를 돕기 위해 신경망을 생성합니다.
Google Cloud 및 Vertex AI NAS를 사용하여 Nuro의 인식 팀에서 AI 모델 개발을 가속화할 수 있었던 방법을 알아보세요.
배포 및 운영을 위한 MLOps
Vertex AI Notebooks 및 서비스를 사용하여 프로토타입 제작 및 모델 개발을 신속하게 수행할 수 있도록 ML 및 데이터 과학 팀 역량을 개선할 수 있습니다.
인식/행동 AI 모델을 위한 딥 러닝
분산 ML 학습 클러스터를 위해 GPU를 지원하고 추론 워크로드를 위해 활용도가 낮은 GPU를 감소하고 대규모 신경망을 확장할 수 있습니다.
Google Cloud에서 단일 VM에 최대 16개의 A100 GPU를 제공하여 총 640GB의 GPU 메모리를 제공하는 방법을 알아보세요.
고객
Google Cloud를 통한 자율 주행 차량 및 ADAS 중심 기업의 확장 방법
자율 주행 기술 개발은 데이터와의 전쟁입니다. Google Cloud 고객이 세계에서 가장 복잡한 과제를 어떻게 해결하고 있는지 그 방법을 알아보세요.
파트너
추천 자동차 파트너
Google의 업계 파트너를 통해 소매업체는 손쉽게 구현하고 통합된 형태의 즉시 사용 가능한 솔루션 또는 커스텀 솔루션을 바탕으로 비즈니스 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 성장 기회도 얻을 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 파트너 지원
파트너 찾기Google Cloud 사용 시작하기
무료로 사용해 보기계속 탐색
모든 솔루션 보기
