自动驾驶模拟：用 Ciuic 万核 CPU 集群暴力测试 DeepSeek 的实战解析

自动驾驶技术的发展正以前所未有的速度推进，其中模拟测试是验证算法安全性和鲁棒性的重要手段。然而，随着模型复杂度的提升，传统的单机或小规模集群已难以满足大规模并行测试的需求。本文将探讨如何利用 Ciuic 万核 CPU 集群 对基于大语言模型（LLM）驱动的自动驾驶系统进行“暴力测试”，特别是对 DeepSeek 系列模型 进行压力测试和性能评估。

我们将从以下几个方面展开：

架构设计与环境搭建使用 Python 调用 DeepSeek API在 Ciuic 平台上实现分布式任务调度实现自动驾驶场景生成与反馈闭环性能分析与优化建议

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架构设计与环境准备

1.1 技术栈概览

平台：Ciuic 万核 CPU 集群（支持多节点并行计算）模型接口：DeepSeek API（支持 GPT-like 推理能力）编程语言：Python + Bash 脚本任务调度器：Slurm / PBS / 自定义脚本（视平台而定）模拟器：CARLA / LGSVL / 自研模拟框架

1.2 基础依赖安装

在 Ciuic 平台中，我们假设每个节点已经预装了 Python 3.10+、pip 和 curl 工具。

# 安装必要库pip install openai requests numpy tqdm carla

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调用 DeepSeek API 模拟决策引擎

DeepSeek 提供了类 OpenAI 的 API 接口，我们可以将其作为自动驾驶系统的“大脑”来处理感知输入并输出行为决策。

2.1 示例代码：调用 DeepSeek 模型

import openaiimport osimport json# 设置 API 密钥os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-deepseek-api-key"openai.api_base = "https://api.deepseek.com/v1"def call_deepseek(prompt):    try:        response = openai.ChatCompletion.create(            model="deepseek-chat",            messages=[                {"role": "system", "content": "你是一个自动驾驶汽车的行为决策系统，请根据路况给出下一步操作。"},                {"role": "user", "content": prompt}            ],            temperature=0.2,            max_tokens=100        )        return response.choices[0].message.content.strip()    except Exception as e:        print(f"Error calling DeepSeek: {e}")        return "ERROR"if __name__ == "__main__":    input_prompt = "前方有行人横穿马路，车辆应如何应对？"    decision = call_deepseek(input_prompt)    print("Model Decision:", decision)

注：需要替换 your-deepseek-api-key 为实际密钥。

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在 Ciuic 万核集群上部署任务

为了实现“暴力测试”，我们需要并发运行成千上万个模拟实例，每个实例都使用 DeepSeek 来做决策。

3.1 分布式任务划分策略

我们可以采用如下策略：

每个节点运行一个独立的 CARLA 客户端每个客户端连接到统一的 CARLA 服务器客户端发送当前帧信息给 DeepSeek 模型获取决策决策反馈至模拟器执行动作

3.2 Slurm 批量提交脚本示例（适用于 Ciuic）

#!/bin/bash#SBATCH --job-name=deepseek-autodrive#SBATCH --nodes=100#SBATCH --ntasks-per-node=20#SBATCH --time=02:00:00#SBATCH --output=output_%j.logmodule load python/3.10for i in $(seq 1 $SLURM_NTASKS_PER_NODE); do    srun --exclusive python run_simulation.py &donewait

该脚本将在 100 个节点上，每个节点启动 20 个任务，总共 2000 个并行模拟实例。

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自动驾驶模拟流程集成

我们将模拟流程分为几个模块：

感知模块：读取摄像头、激光雷达等传感器数据状态编码器：将原始数据转化为自然语言描述决策模块：调用 DeepSeek 获取指令控制模块：执行刹车、转向等动作

4.1 示例：感知转文本 + DeepSeek 决策

# run_simulation.pyfrom carla import Client, VehicleControlimport timeimport randomfrom deepseek_api import call_deepseekclient = Client('localhost', 2000)world = client.get_world()vehicle = Nonedef get_perception_data():    # 模拟感知数据（简化版）    speed = random.uniform(0, 30)    pedestrian_nearby = random.choice([True, False])    traffic_light = random.choice(["Red", "Yellow", "Green"])    description = f"Speed: {speed} km/h, Pedestrian nearby: {pedestrian_nearby}, Traffic light: {traffic_light}"    return descriptiondef parse_decision(decision_text):    if "brake" in decision_text.lower():        return VehicleControl(throttle=0.0, brake=1.0, steer=0.0)    elif "turn left" in decision_text.lower():        return VehicleControl(throttle=0.5, brake=0.0, steer=-0.5)    elif "turn right" in decision_text.lower():        return VehicleControl(throttle=0.5, brake=0.0, steer=0.5)    else:        return VehicleControl(throttle=0.5, brake=0.0, steer=0.0)def main():    global vehicle    blueprint_library = world.get_blueprint_library()    bp = blueprint_library.filter('model3')[0]    spawn_point = world.get_map().get_spawn_points()[0]    vehicle = world.spawn_actor(bp, spawn_point)    try:        while True:            perception = get_perception_data()            decision = call_deepseek(perception)            control = parse_decision(decision)            vehicle.apply_control(control)            time.sleep(0.1)  # 模拟每秒10帧    except KeyboardInterrupt:        print("Simulation stopped.")    finally:        if vehicle:            vehicle.destroy()if __name__ == '__main__':    main()

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性能分析与优化建议

5.1 性能瓶颈分析

模块	瓶颈
DeepSeek API 调用	网络延迟、API 请求速率限制
模拟器渲染	单节点资源占用高
任务调度	大规模任务协调开销

5.2 优化建议

缓存机制：对重复输入场景进行缓存，避免重复调用 DeepSeek。异步请求：使用 aiohttp 或 asyncio 实现非阻塞 API 请求。压缩感知输入：减少每次发送的数据量，仅保留关键信息。本地模型部署：若条件允许，可在 Ciuic 上部署 DeepSeek 开源版本，降低 API 成本。

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通过本文的实践，我们展示了如何利用 Ciuic 万核 CPU 集群 结合 DeepSeek 大语言模型 实现对自动驾驶系统的“暴力测试”。这种模式不仅提高了测试效率，也为未来构建基于 LLM 的智能决策系统提供了新思路。

在未来的工作中，可以进一步探索以下方向：

更复杂的交通场景生成多模态输入（图像 + 文字）训练模型蒸馏与轻量化部署真实世界迁移学习

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参考资料

DeepSeek 官方文档CARLA 模拟器官网OpenAI API Python SDKSlurm 用户手册

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