阿里云发布PAI-TurboX框架，专为自动驾驶领域设计，旨在提升模型训练和推理效率。该框架通过优化CPU亲和性、动态编译和流水线并行等技术，显著缩短训练时间，最高可达58.5%。PAI-TurboX支持多模态数据预处理、离线大规模模型训练和实时智驾推理，已应用于多家车企。它还优化了数据处理流程，并提供算子优化和量化能力，以降低计算开销和内存带宽需求，实现异构平台下的高性能推理部署。PAI-TurboX是阿里云PAI平台的一部分，为自动驾驶和具身智能等领域提供全面解决方案。

🚀 PAI-TurboX通过系统层优化提升效率：该框架通过优化CPU亲和性、动态编译和流水线并行等策略，显著提升模型的训练推理效率。

📊 数据侧优化加速数据处理：PAI-TurboX提出了高性能的DataLoader引擎，优化了数据预处理流程，并实现了智能训练样本分组，从而有效提升数据处理效率。

💡 算子优化与量化提升性能：PAI-TurboX提供算子优化和量化等能力，可以减少训练阶段的访存延迟，提升吞吐效率，同时在推理任务中，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。

⏱️ 实际应用效果显著：在自动驾驶的3D物体检测模型BEVFusion训练任务中，PAI-TurboX可以将训练时间缩短58.5%；在实时在线矢量化高精地图构建模型MapTR训练任务中，PAI-TurboX可以将训练时间缩短53%；在端到端自动驾驶模型SparseDrive训练任务中，PAI-TurboX可以在感知模块训练和联合训练两个阶段获得明显的速度提升。

IT之家 6 月 23 日消息，阿里云今日宣布推出面向自动驾驶领域模型的训练、推理加速框架 PAI-TurboX。

据介绍，该框架可提升感知、规划控制乃至世界模型的训推效率，在多个行业模型的训练任务中，PAI-TurboX 均可缩短 50% 的时间。该框架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，可为自动驾驶、具身智能等领域提供全面解决方案，目前已应用于多家车企。

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，显著提升模型的训练推理效率；

在数据侧，PAI-TurboX 提出了高性能的 DataLoader 引擎，并且优化了数据预处理流程和实现了智能训练样本分组，有效提升数据处理效率。

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，同时在推理任务中，能在保障精度的同时降低计算开销与内存带宽需求，可实现异构平台下的高性能推理部署。

官方实测结果显示：

在自动驾驶的 3D 物体检测模型 BEVFusion 训练任务中，PAI-TurboX 可以将训练时间缩短 58.5%；

在实时在线矢量化高精地图构建模型 MapTR 训练任务中，PAI-TurboX 可以将训练时间缩短 53%；

在端到端自动驾驶模型 SparseDrive 训练任务中，PAI-TurboX 可以在感知模块训练和联合训练两个阶段获得明显的速度提升，相同训练步数下两个阶段可分别缩短 51.5% 和 48.5%。

IT之家从公开资料获悉，阿里云人工智能平台 PAI 可提供贯穿 AI 开发和运维全流程的平台服务。自 2016 年诞生以来，PAI 已累计服务超过 10 万家企业客户及数百万 AI 开发者，支撑阿里云百炼、魔搭社区等 MaaS 服务及社区。