汽车自动驾驶系统，是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车，其本质是用机器视角去模拟人 类驾驶员的行为，系统结构一般分为：感知系统、决策系统、执行系统、通信系统 4 个部分。其中决策系统的成熟与否， 是自动驾驶能否快速大规模商业落地的关键
决策能力需要依靠对大量数据进行 AI 深度学习，将基础数据加速转化为决策能力。在整个 AI 深度学习过程中， 涉及到对持续产生的数十 PB 原始数据进行预处理、筛选、标注、清洗、训练等一系列环节。不仅要求能够可靠存储数十 PB 的数据， 同时对数据跨平台流动，GPU 训练时的高吞吐低时延能力，以及持续优化存储成本提出全面的要求。
海量数据存储，要在容量、成本、场景功能上取得平衡
数据高速增长，需要存储系统具备灵活扩展、快速扩容的能力
GPU 分布式训练，需存储平台满足海量小文件场景下的低时延、高吞吐的性能要求
多云协作，需要满足数据在公有云、私有云、混合云之间的无缝流动
存储集群规模持续增长，需要满足多存储服务的统一纳管和高效运维
XSKY 星辰天合针对自动驾驶 AI 深度学习场景，量身定制了相应的存储解决方案，目的在于兼容用户当前主要 基础平台架构，构建全流程的数据服务管道，同时对未来业务演进提供前瞻性的架构方案。不仅符合开放和标准的要求， 而且满足数据跨平台流动，应用无缝调用的要求。
XSKY 星辰天合存储平台中，灵活的扩容能力、List 性能深度优化算法、开放的内容处理框架，XSpeed 访问加速等特性，帮助用户大幅提升数据处理效率。
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