本申请公开了一种大规模仿真资源调整方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：S1:获取历史大规模仿真的资源需求历史信息；S2:根据资源需求历史信息生成当前大规模仿真的资源需求预测信息；S3:获取当前大规模仿真的资源需求实时信息；S4:根据资源需求预测信息和资源需求实时信息生成下一次大规模仿真的机器需求。本申请可以有效地预估下一次大规模仿真运行时所占用的资源，从而优化资源的使用效率，实现节省大规模仿真成本的目的。实现节省大规模仿真成本的目的。实现节省大规模仿真成本的目的。
【技术实现步骤摘要】
一种大规模仿真资源调整方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其是涉及大规模仿真资源调整方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]仿真是自动驾驶领域中一种经常使用的技术,能够在自动驾驶栈的开发中,提高开发效率，缩短开发所使用的时间。与现有被广泛应用的自动驾驶使用安全员的道路测试相比，可以节省测试所使用的资源，时间和经费。但少量的仿真场景可能带来偏向性，不足以检验自动驾驶软件栈的功能。在实际的开发过程中，需要大规模的仿真(即具有成千上万仿真实施例的仿真过程)来进行自动驾驶软件功能的验证。由于验证需求的数量具有波动性，所以一般在正常的工作日，工作时间的验证需求会比较旺盛，但在其他时间的验证需求则比较萎缩。而使用预留资源的传统方法，会造成资源在空闲时间的大量浪费。更糟糕的是，若平时时间的仿真需求波动性越大，则在空闲时间的资源浪费就会越大。
技术实现思路
[0003]为此，本申请的实施例所解决的技术问题在于提供一种大规模仿真资源调整方法、装置、设备及存储介质，可以有效地预估下一次大规模仿真运行时所占用的资源，从而优化资源的使用效率，实现节省大规模仿真成本的目的。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请采用的技术方案内容具体如下：
[0005]一方面，本申请实施例提供一种大规模仿真资源调整方法，包括：
[0006]S1:获取历史大规模仿真的资源需求历史信息；
[0007]S2:根据资源需求历史信息生成当前大规模仿真的资源需求预测信息；
[0008]S3:获取当前大规模仿真的资源需求实时信息；
[0009]S4:根据资源需求预测信息和资源需求实时信息生成下一次大规模仿真的机器需求。
[0010]进一步地，所述资源需求历史信息包括历史大规模仿真所需的历史仿真时间和历史大规模仿真所需的各个资源的历史汇总；所述S1包括：
[0011]S11:收集历史大规模仿真所需的历史仿真时间；
[0012]S12:收集历史大规模仿真所需的各个资源的历史汇总；
[0013]S13:存储历史仿真时间和各个资源的历史汇总。
[0014]优选地，所述资源需求预测信息包括当前大规模仿真所需的预测仿真时间和当前大规模仿真所需的各个资源的预测汇总；所述S2包括：
[0015]S21:根据历史大规模仿真所需的历史仿真时间计算当前大规模仿真所需的预测仿真时间；
[0016]S22:根据资源类型和历史大规模仿真所需的各个资源的历史汇总计算当前大规模仿真所需的各个资源的预测汇总；
[0017]S23:存储预测仿真时间和各个资源的预测汇总。
[0018]更优选地，所述资源需求实时信息包括当前大规模仿真所需的实时仿真时间和当前大规模仿真所需的各个资源的实时汇总；所述S3包括：
[0019]S31:收集当前大规模仿真所需的实时仿真时间；
[0020]S32:收集当前大规模仿真所需的各个资源的实时汇总；
[0021]S33:存储实时仿真时间和各个资源的实时汇总。
[0022]更进一步地，本申请实施例所述的大规模仿真资源调整方法，还包括S5,所述S5包括：
[0023]优化下一次大规模仿真的机器需求。
[0024]优选地，所述优化下一次大规模仿真的机器需求，包括：
[0025]S51:根据机器需求生成至少两种不同机器组合请求。
[0026]更优选地，所述优化下一次大规模仿真的机器需求，还包括：
[0027]S52:根据仿真系统运行情况选择适当的机器组合请求。
[0028]更优选地，本申请实施例所述的大规模仿真资源调整方法，还包括S6,所述S6包括：
[0029]向公有云系统发出机器需求。
[0030]另一方面，本申请实施例提供一种大规模仿真资源调整装置，包括：
[0031]第一获取模块,用于获取历史大规模仿真的资源需求历史信息；
[0032]第一处理模块,用于根据资源需求历史信息生成当前大规模仿真的资源需求预测信息；
[0033]第二获取模块,用于获取当前大规模仿真的资源需求实时信息；
[0034]第二处理模块,用于根据资源需求预测信息和资源需求实时信息生成下一次大规模仿真的机器需求。
[0035]再一方面，本申请实施例提供一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并能在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项的大规模仿真资源调整方法的步骤。
[0036]又一方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时上述任意一项的大规模仿真资源调整方法的步骤。
[0037]综上所述，与现有技术相比，本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0038]1.本申请的实施例首先通过获取历史大规模仿真的资源需求历史信息，其次根据资源需求历史信息生成当前大规模仿真的资源需求预测信息，然后获取当前大规模仿真的资源需求实时信息，最后根据资源需求预测信息和资源需求实时信息生成下一次大规模仿真的机器需求，从而实现可以有效地预估下一次大规模仿真运行时所占用的资源，从而优化资源的使用效率，实现节省大规模仿真成本的目的。
[0039]2.本申请的实施例通过设置优化下一次大规模仿真的机器需求的步骤，从而使进一步的优化机器使用情况，提高机器的使用效率，来减小自动驾驶软件栈的迭代成本。
[0040]3.本申请的实施例通过设置根据所述机器需求生成至少两种不同机器组合请求的步骤，从而对下一次大规模仿真的机器需求进行优化，从而使机器需求的选择更加多样
化和智能化。
[0041]4.本申请的实施例通过设置根据仿真系统运行情况选择适当的机器组合请求的步骤，从而提高仿真系统的使用灵活性。
附图说明
[0042]图1是本申请第一个示例性实施例提供的大规模仿真资源调整方法的流程示意图。
[0043]图2为图1中根据资源需求历史信息生成当前大规模仿真的资源需求预测信息的方法流程示意图。
[0044]图3是本申请第八个示例性实施例提供的大规模仿真资源调整方法的流程示意图。
[0045]图4是本申请第十二个示例性实施例提供的大规模仿真资源调整装置的结构示意图。
[0046]图5是本申请第十三个示例性实施例提供的设备的结构示意图。
具体实施方式
[0047]本具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
[0048]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种大规模仿真资源调整方法，其特征在于，包括：S1:获取历史大规模仿真的资源需求历史信息；S2:根据资源需求历史信息生成当前大规模仿真的资源需求预测信息；S3:获取当前大规模仿真的资源需求实时信息；S4:根据资源需求预测信息和资源需求实时信息生成下一次大规模仿真的机器需求。2.根据权利要求1所述的大规模仿真资源调整方法，其特征在于，所述资源需求历史信息包括历史大规模仿真所需的历史仿真时间和历史大规模仿真所需的各个资源的历史汇总；所述S1包括：S11:收集历史大规模仿真所需的历史仿真时间；S12:收集历史大规模仿真所需的各个资源的历史汇总；S13:存储历史仿真时间和各个资源的历史汇总。3.根据权利要求2所述的大规模仿真资源调整方法，其特征在于，所述资源需求预测信息包括当前大规模仿真所需的预测仿真时间和当前大规模仿真所需的各个资源的预测汇总；所述S2包括：S21:根据历史大规模仿真所需的历史仿真时间计算当前大规模仿真所需的预测仿真时间；S22:根据资源类型和历史大规模仿真所需的各个资源的历史汇总计算当前大规模仿真所需的各个资源的预测汇总；S23:存储预测仿真时间和各个资源的预测汇总。4.根据权利要求3所述的大规模仿真资源调整方法，其特征在于，所述资源需求实时信息包括当前大规模仿真所需的实时仿真时间和当前大规模仿真所需的各个资源的实时汇总；所述S3包括：S31:收集当前大规模仿真所需的实时仿真时间；S32:收集当前大规模仿真所需的各个资源的实时汇总；S33:存储实时仿真时间和各个资源的实时汇总。5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：何峰，韩旭，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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