北(bei)京2020年12月(yue)21日 /美通社/ -- 12月(yue)19日，在(zai)GTC China 2020大會上，浪潮聯(lian)合VIRES和中汽數(shu)據(ju)有(you)限公(gong)司發(fa)布了自動駕駛高并發(fa)仿(fang)真解決方案，為創新(xin)車(che)企提供針對私(si)有(you)云部(bu)(bu)署的高并發(fa)大規(gui)模仿(fang)真計算模式，幫助用戶極大地縮短測試時間，節省仿(fang)真業務構建和服(fu)務的部(bu)(bu)署成本(ben)，加速自動駕駛技術開發(fa)，推動自動駕駛汽車(che)的商(shang)業化進(jin)程。

自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)汽車(che)(che)在真(zhen)正商業化應(ying)用前，需要進(jin)行高達百(bai)億級英里(li)的里(li)程測試(shi)，并根據(ju)測試(shi)結果(guo)對自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)算(suan)法(fa)進(jin)行持(chi)續優(you)化。但(dan)是，這(zhe)種(zhong)方法(fa)會耗費(fei)大量的時(shi)間和成本，同時(shi)開放道(dao)路(lu)(lu)測試(shi)受(shou)到各地法(fa)規的嚴格限制，極(ji)端交(jiao)通(tong)條件和場景(jing)復現困(kun)難。因(yin)此，車(che)(che)企(qi)普遍采用自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)仿真(zhen)測試(shi)。依托自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)仿真(zhen)平臺，5小時(shi)即(ji)可(ke)完(wan)成約48萬(wan)公里(li)的道(dao)路(lu)(lu)測試(shi)，但(dan)這(zhe)種(zhong)方法(fa)對基礎設(she)施要求極(ji)高。如L4級自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)仿真(zhen)測試(shi)需要大規模計算(suan)、百(bai)萬(wan)量級的場景(jing)高并發處理，以及(ji)大規模數據(ju)存儲能力(li)，遠非(fei)一般車(che)(che)企(qi)，特別是初創企(qi)業所能承受(shou)。

浪潮(chao)攜手全(quan)(quan)球(qiu)知(zhi)名智能(neng)駕駛汽車仿(fang)(fang)真(zhen)軟(ruan)件提供商VIRES、全(quan)(quan)球(qiu)汽車場(chang)(chang)景(jing)(jing)仿(fang)(fang)真(zhen)項目ASAM OpenSCENARIO 1.x負責人(ren)中汽數據有(you)限公司，推出了基于VIRES Virtual Test Drive (VTD) 的高并(bing)發仿(fang)(fang)真(zhen)方(fang)案。該方(fang)案整合了浪潮(chao)、VIRES和中汽數據在計算(suan)平臺(tai)、資(zi)源管理、場(chang)(chang)景(jing)(jing)仿(fang)(fang)真(zhen)、場(chang)(chang)景(jing)(jing)生成等方(fang)面的技術能(neng)力，對軟(ruan)硬件進行了協同優化，輕松實現百(bai)萬(wan)場(chang)(chang)景(jing)(jing)高并(bing)發處理，幫(bang)助中小規模車企以更低(di)成本更高效地完成自動駕駛仿(fang)(fang)真(zhen)測試。

方案(an)提供(gong)基(ji)于浪潮(chao)NF5468M5服務(wu)器(qi)的(de)大規模仿真計(ji)(ji)(ji)算(suan)平臺(tai)，為自動駕駛仿真測試提供(gong)充足的(de)算(suan)力支(zhi)撐，具備(bei)百萬級別的(de)場景數量高并發處理能力。NF5468M5是(shi)業界首款面向AI云設計(ji)(ji)(ji)的(de)彈性GPU服務(wu)器(qi)，可提供(gong)強(qiang)勁計(ji)(ji)(ji)算(suan)能力和極致(zhi)通信延遲。

方案(an)通(tong)過AIStation平(ping)臺管(guan)理計(ji)算(suan)資源(yuan)(yuan)和(he)仿(fang)真(zhen)任務(wu)(wu)(wu)，節省仿(fang)真(zhen)業(ye)務(wu)(wu)(wu)構建(jian)和(he)服務(wu)(wu)(wu)的(de)部(bu)(bu)署成本。AIStation是浪潮開(kai)發的(de)高(gao)效AI資源(yuan)(yuan)平(ping)臺，可實現容器(qi)化(hua)部(bu)(bu)署、可視化(hua)開(kai)發、集中化(hua)管(guan)理等，為(wei)用戶提(ti)供(gong)極致高(gao)性(xing)能(neng)的(de)計(ji)算(suan)力支(zhi)撐。在面(mian)對大批量仿(fang)真(zhen)任務(wu)(wu)(wu)時，可以批量創(chuang)建(jian)容器(qi)，高(gao)效管(guan)理、調(diao)度、監控計(ji)算(suan)資源(yuan)(yuan)和(he)任務(wu)(wu)(wu)，大幅提(ti)高(gao)資源(yuan)(yuan)利用率和(he)開(kai)發效率。

此外，方案實現(xian)了(le)(le)軟硬件(jian)協(xie)同優化，集成了(le)(le)浪(lang)潮聯(lian)合VIRES開發(fa)的(de)(de)場景(jing)(jing)仿真(zhen)工具VTD-Opt和中汽數(shu)據場景(jing)(jing)生成工具ADScenario，可有效提升(sheng)仿真(zhen)計算效率(lv)(lv)(lv)。VTD是一款功能(neng)強大(da)(da)的(de)(de)復雜交通場景(jing)(jing)視(shi)景(jing)(jing)仿真(zhen)工具，但存在(zai)高并發(fa)性(xing)(xing)能(neng)差、無(wu)法線性(xing)(xing)擴展等問(wen)題。VTD-Opt仿真(zhen)工具針(zhen)對VTD單機版本的(de)(de)性(xing)(xing)能(neng)瓶頸進行(xing)了(le)(le)多機多卡升(sheng)級和性(xing)(xing)能(neng)優化，實現(xian)了(le)(le)CPU、GPU利用率(lv)(lv)(lv)線性(xing)(xing)擴展和多個任務并發(fa)場景(jing)(jing)的(de)(de)同步(bu)運(yun)行(xing)，將傳統的(de)(de)“串行(xing)測(ce)(ce)試(shi)”變為“并行(xing)測(ce)(ce)試(shi)”，大(da)(da)幅提升(sheng)了(le)(le)資源利用率(lv)(lv)(lv)和仿真(zhen)效率(lv)(lv)(lv)。ADScenario基于原始場景(jing)(jing)采(cai)集數(shu)據和邏輯場景(jing)(jing)庫數(shu)據，能(neng)夠自動生成大(da)(da)量測(ce)(ce)試(shi)場景(jing)(jing)，解決仿真(zhen)場景(jing)(jing)覆蓋度不足的(de)(de)問(wen)題，極大(da)(da)地提升(sheng)測(ce)(ce)試(shi)效率(lv)(lv)(lv)，縮短(duan)測(ce)(ce)試(shi)周(zhou)期。

浪潮面(mian)向中小規模(mo)創新(xin)車企，與VIRES和中汽(qi)數據聯手打造的(de)(de)高并(bing)發(fa)(fa)(fa)仿(fang)真(zhen)解決(jue)方(fang)案(an)，針對(dui)自動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)仿(fang)真(zhen)計算(suan)提(ti)供大規模(mo)計算(suan)支持、高并(bing)發(fa)(fa)(fa)場景仿(fang)真(zhen)、計算(suan)資源的(de)(de)高效管理調(diao)度、高保(bao)真(zhen)場景仿(fang)真(zhen)和傳感器仿(fang)真(zhen)、基(ji)于VTD仿(fang)真(zhen)軟件性能優(you)化(hua)設計、海量仿(fang)真(zhen)場景生(sheng)成，完全(quan)滿足(zu)L4和L5級自動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)仿(fang)真(zhen)計算(suan)需求，既能提(ti)高車企研(yan)發(fa)(fa)(fa)效率，又(you)能有效節約(yue)研(yan)發(fa)(fa)(fa)成本(ben)。在部署該(gai)解決(jue)方(fang)案(an)之后，創新(xin)車企有望進一(yi)步(bu)加速自動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)技術開發(fa)(fa)(fa)，推動(dong)自動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)汽(qi)車的(de)(de)商(shang)用化(hua)進程，為消費者帶(dai)來更加智慧、便利、安全(quan)的(de)(de)自動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)體驗。