ADsim： 面向自动驾驶的高性能并行仿真平台
电子技术应用
苏敬发1，周炜2，高利斌1，蒋金虎1
1.复旦大学 大数据研究院，上海 200082；2.国家并行工程技术中心，北京 100080
摘要： 自动驾驶仿真平台是解决自动驾驶中实车测试时间长、成本高和极端场景复现难的问题的有效手段。随着大规模云计算和高性能异构计算的引入，仿真平台面临着高效虚拟化、均衡调度、便捷端-云交互的挑战。为此，设计了支持轻量级虚拟化的并行系统架构，并设计和集成了细粒度资源均衡调度和低延时远程交互方法，构建了ADsim高性能并行仿真平台，经过测试验证，平台具备高性能和便捷交互特点。
关键词：自动驾驶；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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