阿里云近期推出了一款专为自动驾驶领域设计的训练与推理加速框架——PAI-TurboX。这一创新框架能够显著提升自动驾驶模型在感知、规划控制以及世界模型构建等多个环节的训推效率，据测试数据显示，它在多个行业模型的训练任务中成功地将时间缩短了50%。
自动驾驶技术的快速发展依赖于对图像、激光雷达、毫米波雷达、GPS等多种模态数据的高效融合。然而，业界现有的方案在处理大规模训练样本数据时面临加载和预处理效率低下的难题，这不仅浪费了宝贵的GPU资源，还限制了自动驾驶模型的开发进度。阿里云PAI-TurboX的推出，正是为了解决这些挑战。
PAI-TurboX框架从系统和数据两个层面入手，提供了全面的解决方案。在系统层面，它通过优化CPU亲和性、采用动态编译技术以及实施流水线并行策略，显著提升了模型的训练与推理效率。而在数据层面，PAI-TurboX引入了高性能的DataLoader引擎，优化了数据预处理流程，并实现了智能训练样本分组，从而有效提高了数据处理的速度。
PAI-TurboX还具备算子优化和量化的能力。这些特性能够进一步减少训练阶段的访存延迟，提升吞吐效率，并在推理任务中在保证精度的前提下，降低计算开销和内存带宽需求。这使得PAI-TurboX能够在异构平台上实现高性能的推理部署，满足了自动驾驶系统对实时性和准确性的严苛要求。
实测结果显示，PAI-TurboX在多个自动驾驶模型训练任务中表现出色。在3D物体检测模型BEVFusion的训练任务中，它将训练时间缩短了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，训练时间减少了53%；在端到端自动驾驶模型SparseDrive的训练任务中，PAI-TurboX在感知模块训练和联合训练两个阶段均取得了显著的速度提升，分别缩短了51.5%和48.5%的训练时间。
阿里云研究员林伟对PAI-TurboX的前景充满信心。他表示：“TurboX不仅能够有效提升自动驾驶模型的训推效率，还将进一步加速世界模型的开发进程。我们期待通过这一框架，让未来的终端具备像人类一样的感知、思考和决策能力，推动自动驾驶技术的全面发展。”
自2016年诞生以来，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开发者提供了贯穿AI开发和运维全流程的平台服务。它支撑了阿里云百炼、魔搭社区等MaaS服务及社区的发展，成为推动人工智能技术进步的重要力量。
