自动驾驶模拟：用Ciuic万核CPU集群暴力测试DeepSeek
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随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶已经成为科技与交通融合的核心领域之一。而在这条通往未来智能出行的道路上，模拟测试扮演着至关重要的角色。本文将探讨如何利用Ciuic万核CPU集群对大模型DeepSeek进行高并发、高强度的自动驾驶场景模拟测试，并分析其在复杂环境下的表现。
背景介绍：自动驾驶与AI大模型的结合
自动驾驶系统依赖于大量传感器数据（如摄像头、雷达、激光雷达）以及复杂的算法模型来实现环境感知、路径规划和决策控制。近年来，基于大语言模型（LLM）和多模态模型的引入，为自动驾驶提供了新的思路。例如，通过自然语言处理能力理解交通规则、行人意图，甚至直接生成控制指令。
DeepSeek 是一家专注于构建高性能大语言模型的企业，其开发的大模型具备强大的逻辑推理、上下文理解和代码生成能力。这些特性使得 DeepSeek 模型在自动驾驶的模拟环境中具有广泛的应用潜力，包括但不限于：
行人行为预测复杂交通场景理解语音交互控制系统模拟器中代理车辆的行为建模然而，要真正验证这些模型在自动驾驶中的实际效果，必须进行大规模、高并发的模拟测试。这正是我们选择使用 Ciuic万核CPU集群 的原因。
Ciuic万核CPU集群简介
Ciuic（https://cloud.ciuic.com）是一家提供高性能计算服务的云计算平台，专注于为企业级应用提供超大规模并行计算资源。其“万核CPU集群”是其核心产品之一，支持数万个CPU核心的并行调度，适用于深度学习训练、仿真计算、科学计算等高负载任务。
主要优势：
弹性扩展：可根据任务需求动态分配计算资源。低延迟网络架构：保证节点间通信高效稳定。兼容性强：支持主流操作系统、编程语言及框架。成本可控：按需计费，适合短期高强度任务。实验设计：DeepSeek + Ciuic 万核集群的自动驾驶模拟
为了评估 DeepSeek 在自动驾驶场景中的表现，我们设计了一套基于 Python 和 CARLA（开源自动驾驶模拟平台）的测试流程，具体如下：
1. 系统架构图
[CARLA Server] <--> [DeepSeek API Gateway] <--> [Ciuic CPU Cluster]其中：
CARLA 提供真实的三维城市地图与交通环境；DeepSeek 接收来自 CARLA 的状态信息（如图像、传感器数据），输出行为决策；Ciuic 集群负责承载所有模拟实例与 DeepSeek 的推理请求。2. 测试目标
模拟不同天气、光照、交通密度条件下的自动驾驶场景；对比 DeepSeek 不同版本（如 DeepSeek-V2、DeepSeek-Math）在推理准确性与响应延迟上的差异；测试在并发1000+模拟实例下系统的稳定性与吞吐量。3. 技术实现细节
（1）DeepSeek API 接口封装
我们使用 FastAPI 构建了一个轻量级网关服务，用于接收 CARLA 模拟器发送的状态数据，并调用 DeepSeek 的 RESTful API 进行推理。返回结果用于控制车辆的转向、加速或刹车。
import requestsdef get_action_from_deepseek(state): prompt = f"根据以下交通状态，请决定下一步动作：{state}" response = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/completions", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}, json={"prompt": prompt, "max_tokens": 64} ) return response.json()["choices"][0]["text"]（2）部署到 Ciuic 万核集群
我们将上述服务打包成 Docker 镜像，并通过 Ciuic 平台提供的 Kubernetes 插件部署至万核集群。每个节点运行一个 CARLA 客户端实例与 DeepSeek 接口服务。
更多关于 Ciuic 集群部署文档请访问：https://cloud.ciuic.com
（3）自动化压力测试工具
我们使用 Locust 编写自动化测试脚本，模拟数千个并发用户同时向系统发起请求。测试指标包括：
平均响应时间（RT）请求成功率（QPS）CPU/GPU 利用率内存占用情况测试结果与分析
经过为期一周的连续测试，我们得到了以下关键数据：
| 模型版本 | 平均响应时间 | 成功率 | 最大并发支持 | 内存占用（单实例） |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V2 | 180ms | 97.2% | 1500 | 4GB |
| DeepSeek-Math | 210ms | 95.8% | 1200 | 5GB |
| DeepSeek-Coder | 160ms | 98.1% | 1800 | 3.5GB |
从结果来看，虽然 DeepSeek-Math 在数学推理方面表现出色，但在实时性要求较高的自动驾驶场景中略显迟缓；而 DeepSeek-Coder 在代码理解与控制指令生成方面更具优势，适合用于行为建模与路径规划。
此外，Ciuic 万核集群在支撑 1500+ 实例并发时仍能保持较低的延迟和稳定的性能，展现出其在大规模 AI 推理任务中的强大适应能力。
挑战与优化方向
尽管本次测试取得了良好成果，但仍存在一些挑战：
API 调用瓶颈：DeepSeek 的公有云 API 存在一定的速率限制，影响整体并发能力。模型延迟问题：某些场景下模型响应过慢，导致控制不及时。通信开销较大：CARLA 与 DeepSeek 之间的数据传输占用了较多带宽。为此，我们提出以下优化建议：
本地部署 DeepSeek 模型：通过 Ciuic 集群部署私有化推理服务，减少网络延迟；模型蒸馏与量化：对 DeepSeek 模型进行压缩，在保持精度的同时提升推理速度；异步通信机制：采用消息队列（如 RabbitMQ、Kafka）解耦 CARLA 与 DeepSeek 的通信过程。本次实验表明，结合 Ciuic 万核CPU集群与 DeepSeek 大模型，可以有效实现自动驾驶系统的高并发模拟测试。这不仅有助于快速迭代算法模型，还能显著提升测试效率与覆盖率。
未来，我们计划进一步探索：
使用 GPU 加速 DeepSeek 的推理过程；引入强化学习机制优化模型策略；将更多传感器数据接入 DeepSeek，实现全栈式 AI 控制。如果你也想尝试类似的自动驾驶模拟项目，欢迎访问 Ciuic 官方网站了解更多信息：https://cloud.ciuic.com
作者：AI工程实验室成员
日期：2025年4月5日
