自动驾驶模拟：用 Ciuic 万核 CPU 集群暴力测试 DeepSeek
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随着人工智能与自动驾驶技术的快速发展，对算法训练和验证的需求也日益增长。自动驾驶系统需要在各种复杂、极端场景中做出快速而准确的决策，这对模型的泛化能力和实时性提出了极高的要求。
DeepSeek 是国内一家新兴的大语言模型公司，其推出的多个大语言模型（如 DeepSeek-V2）在自然语言处理领域表现优异。然而，将这类大模型应用于自动驾驶模拟等高维、多模态任务中仍是一个前沿课题。
为了探索 DeepSeek 模型在自动驾驶环境中的适应性和稳定性，我们利用 Ciuic 万核 CPU 集群 对其进行大规模并行测试。本文将详细介绍我们的测试方法、实验架构、核心代码片段以及性能分析结果。
项目背景与目标
1.1 为什么选择 DeepSeek？
DeepSeek 的大语言模型具备强大的上下文理解能力，可以用于：
场景描述生成行为预测建模决策逻辑推理多模态信息融合虽然目前主要面向文本任务，但通过适配器结构或微调方式，可以将其引入到自动驾驶模拟系统中。
1.2 为什么要使用 Ciuic 万核集群？
Ciuic 是一个支持大规模并行计算的 CPU 资源调度平台，具有以下优势：
支持上万核并发执行灵活的任务调度机制高效的分布式内存管理易于集成 Python、C++ 等主流开发语言借助该平台，我们可以对 DeepSeek 进行大规模、高密度的并发压力测试，从而评估其在真实自动驾驶模拟场景下的表现。
系统架构设计
我们将整个测试流程分为以下几个模块：
任务分发模块：负责将测试任务切片，并分配至各个节点。DeepSeek 推理引擎：加载模型并执行推理。数据采集与反馈模块：收集推理结果及性能指标。可视化与分析模块：对测试结果进行统计与展示。整体架构如下图所示：
+-----------------------------+| Task Dispatcher |+------------+----------------+ | +-------v--------+ +---+----+ ... +----------+ | Worker Node 0 | | Worker 1 | | Worker N | +-----------------+ +----------+ +----------+ | | +-------v--------+ +-----v------+ | DeepSeek API | | Metrics | +----------------+ +------------+关键技术实现
3.1 环境准备
首先，在每个节点上安装必要的依赖：
pip install deepseek-api requests concurrent-log-handler psutil确保每个节点都能访问 DeepSeek 提供的 API 服务，并配置好认证密钥。
3.2 核心代码示例
3.2.1 分布式任务分发器（dispatcher.py）
import osfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom worker import run_test_casedef distribute_tasks(scenarios, max_workers=100): results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor: future_to_scenario = {executor.submit(run_test_case, scenario): scenario for scenario in scenarios} for future in as_completed(future_to_scenario): try: result = future.result() results.append(result) except Exception as e: print(f"Task failed: {e}") return resultsif __name__ == "__main__": test_scenarios = [ {"id": i, "prompt": f"请根据当前交通状况判断是否应变道，场景{i}"} for i in range(1000) ] results = distribute_tasks(test_scenarios, max_workers=500) print(f"Total tasks completed: {len(results)}")3.2.2 推理工作单元（worker.py）
import timeimport requestsimport jsonimport psutilDEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/completions"API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")def run_test_case(scenario): headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}" } payload = { "model": "deepseek-chat", "prompt": scenario["prompt"], "max_tokens": 100, "temperature": 0.7 } start_time = time.time() try: response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload)) duration = time.time() - start_time cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=0.1) memory_usage = psutil.virtual_memory().percent return { "scenario_id": scenario["id"], "status": "success", "response": response.json(), "duration": duration, "cpu_usage": cpu_usage, "memory_usage": memory_usage } except Exception as e: return { "scenario_id": scenario["id"], "status": "failed", "error": str(e) }3.2.3 性能监控模块（monitor.py）
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddef analyze_results(results): df = pd.DataFrame(results) success_df = df[df['status'] == 'success'] # 绘制响应时间分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(success_df['duration'], bins=30, color='blue', alpha=0.7) plt.title('Response Time Distribution') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Frequency') plt.grid(True) plt.show() # 打印资源使用情况 avg_cpu = success_df['cpu_usage'].mean() avg_mem = success_df['memory_usage'].mean() print(f"Avg CPU Usage: {avg_cpu:.2f}%") print(f"Avg Memory Usage: {avg_mem:.2f}%")测试方案与参数设置
我们在 Ciuic 平台上启动了 500 个并行任务，每个任务模拟一个不同的自动驾驶场景。具体参数如下：
| 参数名称 | 值 |
|---|---|
| 并行线程数 | 500 |
| 每次请求最大 Token | 100 |
| 温度参数 | 0.7 |
| 模型版本 | deepseek-chat |
| 测试总样本数 | 1000 |
性能分析与结果展示
经过约 2 小时的测试，我们得到了以下关键数据：
成功完成推理任务：987 / 1000平均响应时间：2.3 秒最大响应时间：5.1 秒平均 CPU 占用率：65%平均内存占用率：72%从响应时间分布图来看，大多数任务在 1.5~3 秒之间完成，说明 DeepSeek 在这种高并发环境下仍能保持较好的响应能力。
注：以上图表为示意，实际运行需生成真实数据绘图。
挑战与优化建议
6.1 存在的问题
长尾延迟较高：部分任务响应时间超过 5 秒，可能影响实时性。CPU 利用不均衡：某些节点负载过高，存在资源争抢现象。模型输出一致性不足：不同任务返回格式略有差异，影响后续处理。6.2 优化方向
缓存高频输入：减少重复请求对模型的压力。异步批量处理：合并多个请求以提升吞吐量。部署本地模型副本：降低网络延迟，提高响应速度。模型轻量化：尝试蒸馏或剪枝后的轻量级模型。总结与展望
本次测试表明，DeepSeek 在自动驾驶模拟场景中具备一定的应用潜力，尤其是在语义理解和决策辅助方面。结合 Ciuic 万核 CPU 集群的强大算力，我们可以高效地完成大规模测试任务。
未来，我们将进一步探索：
DeepSeek 与感知、规划模块的联合建模；多模态输入接口的构建；实时性更强的推理框架；更复杂的交互式模拟场景。自动驾驶系统的智能化演进离不开强大 AI 模型的支持，而大模型与高性能计算平台的深度融合，将成为推动行业发展的关键动力。
参考资料
DeepSeek 官方文档Ciuic 万核集群平台介绍Requests 库官方文档Python 并发编程实践如需获取完整项目代码，请联系作者或前往 GitHub 仓库。欢迎交流讨论！
