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《英伟达Thor SOC车载AI计算平台多域融合方案》
所属分类:车载智能与自动驾驶
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英伟达Thor SOC车载AI计算平台多域融合方案
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Thor SOC在智能汽车中的战略地…
课程导入
学习目标
02
智能汽车电子电气架构演进
从分布式ECU到域集中再到中央计算 · 理解多域融合的必然趋势
智能汽车电子电气…
ECU
03
英伟达Thor SOC硬件架构概览
CPU · GPU · Tensor Core
Thor
SOC
04
Thor SOC关键性能指标
TOPS · 带宽 · 功耗
Thor
SOC
05
多域融合概念与场景
智能座舱 · 自动驾驶 · 车联网
多域融合概念
场景
06
Thor SOC多域融合的软件基础
CUDA · TensorRT · DriveOS
Thor
SOC
07
虚拟化与容器技术
Hypervisor · 虚拟机 · 容器在Thor上实现多域隔离与共享的…
虚拟化
容器技术
08
安全与可靠性设计
功能安全(ISO 26262) · 信息安全(ISO 21434) · 故障隔离与冗余机制
安全
可靠性设计
09
自动驾驶域融合
感知 · 预测 · 规划
自动驾驶域融合
感知
10
智能座舱域融合
多屏交互 · 语音识别 · 驾驶员监控
智能座舱域融合
多屏交互
11
车联网与V2X融合
C-V2X · DSRC · 云端通信与Thor的协同处理
V2X
车联网
12
车身与底盘域融合
车辆控制 · 动力管理 · 线控底盘与Thor的接口设计
车身
底盘域融合
13
多域融合的通信架构
PCIe · 以太网 · CAN
多域融合的通信架…
PCIe
14
数据流与内存管理
多域数据共享 · 零拷贝 · 内存分区与带宽优化策略
数据流
内存管理
15
AI模型部署与优化
TensorRT模型转换 · 量化 · 剪枝
AI
模型部署
16
多域融合的调度策略
任务优先级 · 实时性保障 · CPU/GPU/DLA资源分配
多域融合的调度策…
任务优先级
17
开发环境与工具链
NVIDIA Drive SDK · Nsight · Docker
开发环境
工具链
18
仿真与测试方法
HIL · SIL · VIL
仿真
测试方法
19
案例实战
基于Thor的L3级自动驾驶与智能座…
案例实战
Thor
20
案例实战
多域融合下的紧急制动与座舱娱乐并行处…
案例实战
多域融合下的紧急…
21
案例实战
使用TensorRT在Thor上部署…
案例实战
TensorRT
22
常见问题
多域融合中的资源争抢 · 延迟抖动 · 内存冲突及解决方案
常见问题
多域融合
23
常见问题
虚拟化环境下的实时性保障与安全隔离的…
常见问题
虚拟化环境下的实…
24
常见问题
散热与功耗约束下的性能释放策略
常见问题
散热
25
常见问题
多域融合系统的调试与性能分析工具使用…
常见问题
多域融合系统的调…
26
综合提升
面向L4/L5的多域融合架构设计原则…
综合提升
L4/L5
27
综合提升
Thor与英伟达Drive Hype… · Orin · Atlan等平台的对比与选型
综合提升
Thor
28
综合提升
多域融合中的功能安全与信息安全联合设…
综合提升
多域融合
29
综合提升
从单域到多域融合的迁移路径与工程实践…
综合提升
从单域到多域融合…
30
综合提升
未来趋势——Thor与AI大模型 · 车路协同 · 软件定义汽车的融合展望
综合提升
Thor
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