自动驾驶模型加速框架PAI-TurboX发布，阿里云缩短训练时间高达50%
发布时间：2025-06-23 17:00:06 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：7 次
近日，阿里云正式发布面向自动驾驶领域模型的训练、推理加速框架——PAI-TurboX，旨在提升感知、规划控制乃至世界模型的训推效率。该框架在多个行业模型的训练任务中展现出了显著优势，可缩短高达50%的时间。
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。
2025年6月23日，阿里云正式推出了面向自动驾驶领域的训练与推理加速框架PAI-TurboX。该框架能够显著提升自动驾驶模型的训练和推理效率，将多个行业模型的训练时间缩短50%。
PAI-TurboX的核心优势
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系统优化：通过优化CPU亲和性、动态编译和流水线并行等策略，PAI-TurboX显著提升了模型的训练和推理效率。
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数据处理优化：引入高性能DataLoader引擎，优化数据预处理流程，实现智能训练样本分组，有效提升了数据处理速度。
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算子优化与量化：减少训练阶段的访存延迟，降低推理任务中的计算开销与内存带宽需求，同时保障推理精度。
实测表现
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在自动驾驶的3D物体检测模型BEVFusion训练任务中，PAI-TurboX将训练时间缩短了58.5%。
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在实时在线矢量化高精地图构建模型MapTR训练任务中，训练时间缩短了53%。
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在端到端自动驾驶模型SparseDrive训练任务中，感知模块训练和联合训练两个阶段的训练时间分别缩短了51.5%和48.5%。
应用场景
PAI-TurboX可用于多模态数据预处理、离线大规模模型训练以及实时智驾推理等环节，为自动驾驶和具身智能等领域提供全面解决方案。目前，该框架已应用于多家车企。
行业意义
PAI-TurboX的推出不仅提升了自动驾驶模型的开发效率，还降低了开发成本，为自动驾驶技术的普及和应用提供了有力支持。
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