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自动驾驶仿真是计算机仿真技术在汽车自动驾驶领域的应用，它通过数学建模的形式将自动驾驶的应用场景进行数字化还原，建立接近真实世界的系统模型[1-2]。通过仿真环境进行分析和研究，便可在实际落地前对自动驾驶算法及系统进行测试验证。
目前大多数仿真平台仅支持单点仿真[3]，单点仿真方式分散且独立，实际部署和应用面临着资源忙闲不均、作业在节点间低效串行等问题，无法满足自动驾驶复杂场景仿真日益增长的计算和处理需求，大规模节点统一管理和调度是自动驾驶仿真的必然趋势，在通用计算领域，云化是大规模节点便捷管理和高效调度的有效方式。不同于通用计算，面向自动驾驶仿真应用对异构计算资源和现有协议栈有着强依赖性，构建面向自动驾驶的云化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。
本文针对自动驾驶仿真平台当前的难点挑战，基于轻量级虚拟化技术设计了面向自动驾驶的高性能并行仿真平台系统架构，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，并在一汽自动驾驶仿真业务中进行了部署应用。测试表明本系统通过ADsim给容器应用指定分配GPU，满足了不同的策略需求，在实现更好的灵活性与均衡性的同时，其高效性和高响应性也得到提升。
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作者信息：
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）
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