一种执行仿真测试任务的方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种执行仿真测试任务的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：将仿真测试任务按照优先级划分成多个集群，并基于优先级顺序将每个集群中的多个仿真测试任务依次分配到不同GPU节点上；判断仿真测试任务的计算量是否大于单个GPU节点的计算力；响应于仿真测试任务的计算量大于单个GPU节点的计算力，将仿真测试任务的渲染部分进行切分以形成多个子任务；以及将多个子任务分配给多个GPU节点执行。本发明专利技术针对仿真测试任务的高并发问题，对任务进行合理的分配，使计算资源能得到最大化使用，大大提高任务并发数量，缩短所有任务完成的时间。

【技术实现步骤摘要】
一种执行仿真测试任务的方法、系统、设备及介质
本专利技术涉及测试领域，更具体地，特别是指一种执行仿真测试任务的方法、系统、计算机设备及可读介质。
技术介绍
对于自动驾驶来说，仿真测试是技术验证、支撑系统培训、测试和验证的基础技术，自动驾驶仿真软件可以支持道路生成、场景定义、交通流模拟、控制模拟、传感器模拟等功能。按照理论计算，要想对自动驾驶汽车的安全性进行验证并最终实现量产，需要积累数百亿英里的自动驾驶测试里程，这需要企业在未来10年内部署至少300万辆自动驾驶车辆进行里程测试，以便判断车辆在白天、夜晚，晴天、雨天，城市、乡村等一系列环境下的安全。这对任何一家整车制造企业、大型互联网公司和新兴造车势力来说都是不现实的。自动驾驶仿真软件在单一计算设备上进行，且单个设备只能进行一个仿真任务，而自动驾驶汽车的安全性需要积累数百亿英里的自动驾驶测试里程和百万级的场景任务进行高并发处理，只依靠单个计算设备的耗时会非常大；另外，用多个计算设备进行自动驾驶仿真闭环测试时需要各计算设备上的仿真软件保证同步，增加了仿真的难度。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种执行仿真测试任务的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n将仿真测试任务按照优先级划分成多个集群，并基于优先级顺序将每个集群中的多个仿真测试任务依次分配到不同GPU节点上；/n判断所述仿真测试任务的计算量是否大于单个所述GPU节点的计算力；/n响应于所述仿真测试任务的计算量大于单个所述GPU节点的计算力，将所述仿真测试任务的渲染部分进行切分以形成多个子任务；以及/n将所述多个子任务分配给多个GPU节点执行。/n

【技术特征摘要】
1.一种执行仿真测试任务的方法，其特征在于，包括以下步骤：
将仿真测试任务按照优先级划分成多个集群，并基于优先级顺序将每个集群中的多个仿真测试任务依次分配到不同GPU节点上；
判断所述仿真测试任务的计算量是否大于单个所述GPU节点的计算力；
响应于所述仿真测试任务的计算量大于单个所述GPU节点的计算力，将所述仿真测试任务的渲染部分进行切分以形成多个子任务；以及
将所述多个子任务分配给多个GPU节点执行。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于优先级顺序将每个集群中的多个仿真测试任务依次分配到不同GPU节点上包括：
获取每个仿真测试任务的地图参数，并将属于同一个地图的多个仿真测试任务分配到同一个GPU节点。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于优先级顺序将每个集群中的多个仿真测试任务依次分配到不同GPU节点上包括：
检测每个仿真测试任务的GPU节点的利用率，并判断是否存在GPU节点的利用率不超过阈值的仿真测试任务。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于优先级顺序将每个集群中的多个仿真测试任务依次分配到不同GPU节点上包括：
响应于存在GPU节点的利用率不超过阈值的仿真测试任务，将多个GPU节点的利用率不超过阈值的仿真测试任务进行组合以使得GPU节点的总利用率超过阈值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
监测每个GPU节点的运行状态，并根据GPU节点的运行状态调整分配到每个GPU节点的仿真测试任务的数量。


6.根据权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雨，龚湛，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32