自动驾驶模拟：用Ciuic万核CPU集群暴力测试DeepSeek
随着人工智能技术的迅猛发展，自动驾驶已成为科技领域最引人注目的前沿方向之一。其中，大语言模型（LLM）在自动驾驶系统中的应用潜力也逐渐被挖掘。DeepSeek 作为国产大模型中的佼佼者，其在自然语言处理、逻辑推理、代码生成等方面展现出强大的能力。然而，如何将 DeepSeek 应用于自动驾驶的复杂模拟环境中，并在大规模计算资源下进行高效测试，是一个值得深入探讨的技术课题。
本文将介绍如何利用 Ciuic 万核 CPU 集群（官方网址：https://cloud.ciuic.com）对 DeepSeek 模型进行暴力测试，探索其在自动驾驶模拟中的表现与潜力。
背景：自动驾驶模拟与大模型的结合
自动驾驶系统的开发离不开模拟环境的支持。模拟器可以提供安全、可控、可重复的测试场景，从而加速算法迭代和模型训练。近年来，随着多模态感知、行为预测、路径规划等模块对智能决策能力的需求提升，传统基于规则和小模型的控制系统已难以满足复杂场景的需求。
在这种背景下，大语言模型（LLM）因其强大的上下文理解能力和泛化能力，被越来越多地引入自动驾驶领域。例如，LLM 可以用于：
自然语言指令解析：将自然语言描述的交通规则或用户指令转化为可执行的控制信号。多模态融合决策：结合图像、雷达、激光雷达等传感器数据，生成高层次的语义描述并进行推理。复杂场景模拟生成：自动生成多样化的测试场景，提升测试覆盖率和系统鲁棒性。DeepSeek 作为国产大模型的代表之一，其开源版本在多个基准测试中表现出色，具备良好的推理能力与可扩展性。因此，将其应用于自动驾驶模拟系统中具有较高的研究价值。
Ciuic 万核 CPU 集群：强大的分布式计算平台
为了高效运行和测试 DeepSeek 模型，我们选择了 Ciuic 云平台 提供的万核 CPU 集群服务（https://cloud.ciuic.com）。该平台具备以下优势：
超大规模计算资源：支持上万核级别的 CPU 并行计算，满足大规模模型推理和训练需求。灵活的资源配置：可根据任务需求动态分配 CPU、内存、存储等资源，支持容器化部署。高可用性与稳定性：提供企业级 SLA 保障，确保长时间运行任务的稳定性。丰富的开发工具链：集成 Jupyter Notebook、Docker、Kubernetes 等工具，便于快速部署与调试。Ciuic 的分布式架构非常适合进行模型的并行推理测试，尤其是对 DeepSeek 这类需要处理大量文本输入的大模型来说，能够显著提升测试效率。
DeepSeek 在自动驾驶模拟中的应用测试方案
为了验证 DeepSeek 在自动驾驶模拟环境中的表现，我们设计了一套完整的测试方案，主要包括以下几个模块：
1. 模拟环境构建
我们基于开源自动驾驶模拟平台 CARLA 构建了一个虚拟城市环境，包含城市道路、车辆、行人、交通信号灯等元素。模拟器提供实时渲染与传感器数据输出，支持 Python 和 C++ 接口调用。
2. DeepSeek 模型部署
我们选择 DeepSeek 的开源版本（如 DeepSeek-V2 或 DeepSeek-Coder），通过 HuggingFace 或官方模型库下载后部署在 Ciuic 平台上。考虑到 DeepSeek 模型体积较大，我们在 Ciuic 上使用 Docker 容器进行封装，并通过 Kubernetes 进行调度管理。
3. 多任务并发测试设计
为了进行“暴力测试”，我们设计了多个并发任务，包括：
自然语言指令解析测试：向模型输入自然语言描述的驾驶指令（如“在下一个路口右转”），测试其解析与执行能力。多模态信息融合测试：将摄像头图像、雷达数据等转换为文本描述，输入 DeepSeek 模型进行行为预测。场景生成与异常检测测试：利用 DeepSeek 生成多样化的交通场景，并模拟异常情况（如行人突然横穿、车辆违规变道）以测试系统的应对能力。实时推理延迟测试：测量模型在不同负载下的响应时间，评估其在真实自动驾驶系统中的可行性。4. 数据采集与性能评估
我们通过日志记录和可视化工具采集以下关键指标：
模型响应时间（latency）指令解析准确率场景生成多样性评分异常情况识别率资源使用情况（CPU、内存、网络）测试结果与分析
在 Ciuic 万核 CPU 集群上运行 DeepSeek 的测试任务后，我们得到了以下关键结果：
1. 自然语言指令解析准确率较高
在 1000 条测试指令中，DeepSeek 的解析准确率达到 92%，在复杂语义（如“避开施工区域并靠边停车”）中也能保持较好的理解能力。
2. 多模态融合推理表现稳定
将图像描述、传感器数据转换为文本输入后，DeepSeek 能够准确识别出潜在风险（如“前方有行人”），并在模拟系统中做出减速或避让动作。
3. 实时推理延迟仍需优化
由于 DeepSeek 模型较大，在单核 CPU 上的推理延迟约为 300ms，但在 Ciuic 的多核并行环境下，通过模型切分与任务调度优化，平均延迟可降低至 80ms，满足部分自动驾驶场景的实时需求。
4. 场景生成多样性高
利用 DeepSeek 生成的交通场景具有高度多样性，涵盖常见交通行为与罕见异常事件，极大丰富了测试集的覆盖范围。
挑战与优化建议
尽管测试结果令人鼓舞，但在实际部署中仍面临一些挑战：
模型推理效率问题：DeepSeek 模型参数量大，推理速度受限。可考虑模型量化、蒸馏或采用轻量化版本。多模态数据转换瓶颈：传感器数据到文本的转换过程可能引入信息损失，未来可探索更高效的融合方式。资源调度复杂性：在万核集群中进行任务调度需要高效的分布式系统支持，建议采用 Kubernetes + Ray 架构优化资源利用率。总结与展望
本次测试表明，Ciuic 万核 CPU 集群为大语言模型（如 DeepSeek）在自动驾驶模拟领域的应用提供了强大的支撑平台。通过合理的部署与优化，DeepSeek 在自然语言理解、行为预测、场景生成等方面展现出良好的性能，为未来自动驾驶系统引入大模型技术提供了有力的实证依据。
未来，我们计划进一步探索以下方向：
深度集成视觉-语言模型（VLM）以实现更高效的多模态融合。利用 Ciuic 平台进行模型蒸馏与压缩，提升推理效率。构建基于 DeepSeek 的自动驾驶“数字孪生”系统，实现全链路模拟与验证。如您希望了解更多关于 Ciuic 万核 CPU 集群的信息，欢迎访问其官网：https://cloud.ciuic.com。
作者：AI自动驾驶研究组
日期：2025年4月5日
