作为全球新能源汽车领域的领跑者，比亚迪凭借强大的垂直整合能力和技术研发实力，已连续多年产销量位居行业前列。在智能驾驶步入大模型时代的关键期，其对高性能算力的需求规模和利用效率有着极高的行业标准。
智驾训练的算力陷阱
随着自动驾驶任务进入端到端训练阶段，分布式任务中的”死锁”风险成了算力浪费的罪魁祸首。传统的裸金属模式下，一旦部分节点未就绪，全局任务就会陷入停滞，导致昂贵的 AI 算力集群产生大量算力闲置。
此外，海量的路采数据对存储性能要求极高，如果全量采用高性能全闪存，基础设施的整体成本（TCO）将变得难以承受。
协同调度：榨干每一分算力
针对这些挑战，睿思智联通过 Rise CAMP 智算平台来管理本次项目中的高性能 AI 算力节点，通过智能框架确保分布式训练任务高效调度。
平台基于拓扑感知调度策略，自动感知不同硬件间的物理连接结构，将计算任务与通信路径进行最合理的匹配。同时，平台配置了任务超时自动重试功能，确保智驾大模型在长周期训练中即使偶发故障也能快速恢复，显著减少了算力损耗。
冷热分层：破解存储成本难题
为了平衡性能与成本，Rise CAMP 智算平台通过冷热数据分层管理机制，让高并发读写的热数据运行在全闪阵列，而海量的温冷数据则自动流向成本更低的混闪阵列。这种策略在保障智驾模型训练 I/O 需求的前提下，有效控制了存储投入的整体规模。
业务价值与客户收益
通过构建这套稳定的智算底座，客户不仅大幅提升了 AI 算力集群的有效运行时间，更通过可视化监控工具降低了工程排错成本。这一系列技术手段缩短了端到端智驾模型的交付周期，为客户在激烈的智能驾驶市场博弈中抢占了先机。