PAI-TurboX 框架的应用范围广泛，涵盖了多模态数据预处理、离线大规模模型训练以及实时智驾推理等多个环节，为自动驾驶、具身智能等领域提供了全面解决方案。目前，该框架已成功应用于多家车企，助力其提升自动驾驶技术的研发和应用效率。
在系统侧，PAI-TurboX 通过优化 CPU 亲和性、动态编译、流水线并行等策略，显著提升了模型的训练推理效率。而在数据侧，该框架提出了高性能的 DataLoader 引擎，并优化了数据预处理流程，实现了智能训练样本分组，有效提升了数据处理效率。
此外，PAI-TurboX 还提供了算子优化和量化等能力，可进一步减少训练阶段的访存延迟，提升吞吐效率。在推理任务中，该框架能在保障精度的同时降低计算开销与内存带宽需求，实现异构平台下的高性能推理部署。
实测结果显示，在自动驾驶的 3D 物体检测模型 BEVFusion 训练任务中，PAI-TurboX 可将训练时间缩短 58.5%; 在实时在线矢量化高精地图构建模型 MapTR 训练任务中，可将训练时间缩短 53%; 在端到端自动驾驶模型 SparseDrive 训练任务中，同样在感知模块训练和联合训练两个阶段获得了明显的速度提升。
阿里云人工智能平台 PAI 自 2016 年诞生以来，已累计服务超过 10 万家企业客户及数百万 AI 开发者，支撑了阿里云百炼、魔搭社区等 MaaS 服务及社区的发展。此次 PAI-TurboX 框架的推出，无疑将进一步推动自动驾驶领域的技术创新和应用落地。
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