ADsim： 面向自動駕駛的高性能并行仿真平臺
電子技術應用
蘇敬發1，周煒2，高利斌1，蔣金虎1
1.復旦大學 大數據研究院，上海 200082；2.國家并行工程技術中心，北京 100080
摘要： 自動駕駛仿真平臺是解決自動駕駛中實車測試時間長、成本高和極端場景復現難的問題的有效手段。隨著大規模云計算和高性能異構計算的引入，仿真平臺面臨著高效虛擬化、均衡調度、便捷端-云交互的挑戰。為此，設計了支持輕量級虛擬化的并行系統架構，并設計和集成了細粒度資源均衡調度和低延時遠程交互方法，構建了ADsim高性能并行仿真平臺，經過測試驗證，平臺具備高性能和便捷交互特點。
關鍵詞：自動駕駛；仿真；高性能；并行
中圖分類號：TP315 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.234111
中文引用格式： 蘇敬發，周煒，高利斌，等. ADsim: 面向自動駕駛的高性能并行仿真平臺[J]. 電子技術應用，2023，49(12)：8-13.
英文引用格式： Su Jingfa，Zhou Wei，Gao Libin，et al. ADsim: high performance parallel simulation platform for autonomous driving[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(12)：8-13.
中文引用格式： 蘇敬發，周煒，高利斌，等. ADsim: 面向自動駕駛的高性能并行仿真平臺[J]. 電子技術應用，2023，49(12)：8-13.
英文引用格式： Su Jingfa，Zhou Wei，Gao Libin，et al. ADsim: high performance parallel simulation platform for autonomous driving[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(12)：8-13.
ADsim： high performance parallel simulation platform for autonomous driving
Su Jingfa1，Zhou Wei2，Gao Libin1，Jiang Jinhu1
1.Institute of Big Data， Fudan University， Shanghai 200082， China； 2.National Parallel Engineering Technology Center， Beijing 100080， China
Abstract： The autonomous driving simulation platform is an effective means to solve the problems of long actual vehicle testing time, high cost, and difficulty in reproducing extreme scenarios in autonomous driving. With the introduction of large-scale cloud computing and high-performance heterogeneous computing, the simulation platform faces the challenges of efficient virtualization, balanced scheduling, and convenient end cloud interaction. Therefore, this article designs a parallel system architecture that supports lightweight virtualization, and integrates fine-grained resource balancing scheduling and low latency remote interaction methods. It constructs an ADsim high-performance parallel simulation platform, which has been tested and verified to have high performance and convenient interaction characteristics.
Key words : automatic driving；simulation；high performance；parallel
0 引言
自動駕駛仿真是計算機仿真技術在汽車自動駕駛領域的應用，它通過數學建模的形式將自動駕駛的應用場景進行數字化還原，建立接近真實世界的系統模型[1-2]。通過仿真環境進行分析和研究，便可在實際落地前對自動駕駛算法及系統進行測試驗證。
目前大多數仿真平臺僅支持單點仿真[3]，單點仿真方式分散且獨立，實際部署和應用面臨著資源忙閑不均、作業在節點間低效串行等問題，無法滿足自動駕駛復雜場景仿真日益增長的計算和處理需求，大規模節點統一管理和調度是自動駕駛仿真的必然趨勢，在通用計算領域，云化是大規模節點便捷管理和高效調度的有效方式。不同于通用計算，面向自動駕駛仿真應用對異構計算資源和現有協議棧有著強依賴性，構建面向自動駕駛的云化仿真平臺面臨著高效虛擬化、均衡調度、便捷端-云交互的挑戰。
本文針對自動駕駛仿真平臺當前的難點挑戰，基于輕量級虛擬化技術設計了面向自動駕駛的高性能并行仿真平臺系統架構，并設計和集成了細粒度資源均衡調度和低延時遠程交互方法，構建了ADsim高性能并行仿真平臺，并在一汽自動駕駛仿真業務中進行了部署應用。測試表明本系統通過ADsim給容器應用指定分配GPU，滿足了不同的策略需求，在實現更好的靈活性與均衡性的同時，其高效性和高響應性也得到提升。
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作者信息：
蘇敬發1，周煒2，高利斌1，蔣金虎1
（1.復旦大學 大數據研究院，上海 200082；2.國家并行工程技術中心，北京 100080）
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