萝卜快跑与英伟达GPU显卡训练紧密相关，具体表现在以下几个方面：
- 模型训练与优化：萝卜快跑的自动驾驶模型基于深度学习，需大量训练数据和计算资源。英伟达GPU在处理海量数据和复杂模型训练时表现出色，其强大的并行计算能力可加速模型训练过程，让模型经过数百万次甚至数十亿次迭代达到理想精度，从而更好地识别和理解道路状况、车辆及行人等，做出准确驾驶决策.-
硬件支持：萝卜快跑的部分车型如第六代无人车搭载了英伟达Orin芯片，两颗Orin芯片算力可达508Tops，为车辆自动驾驶任务提供强大计算支持，满足复杂路况下实时数据处理和决策需求
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技术研究支持：英伟达提供的开发平台和软件栈，如NVIDIA Drive、DriveThor、NVIDIA Drive OS、Omniverse平台等，为萝卜快跑自动驾驶技术研发提供基础架构和工具，助力算法开发与优化，提升研发效率和质量。
- 算力中心建设：萝卜快跑采用分布式计算架构，其大规模集中式的算力中心集群会利用数千甚至数万个GPU协同工作，共同完成海量数据处理和模型训练，以满足车辆传感器每秒产生的数GB数据的快速分析和整合需求，实现厘米级定位和毫秒级操控.#英伟达#H100#H200#无人驾驶