跟着自动驾驶时期的日眉月异，波涛信息发布了一款名为AutoDRRT 2.0的自动驾驶野心框架，该框架基于BEV+Transformer时期，专为高阶自动驾驶想象。此框架不仅提供了高精度感知、强场景泛化才气和多模态交融决策，还通过开源风景，助力用户快速构建和部署低延时自动驾驶系统，从而加快大模子在车载鸿沟的应用进度。

近日，波涛信息发布支撑BEV+Transformer的全新自动驾驶野心框架AutoDRRT 2.0(Autonomous Driving Distributed Robust Real-Time)，并第一时间开源，用户不错基于该框架快速搭建部署端到端的低延时自动驾驶决策，加快大模子上车。

基于在车载野心、自动驾驶算法、软硬协同等鸿沟的研发积蓄，波涛信息从硬件系统、软件环境、应用框架及算法内核多个层面对AutoDRRT2.0进行优化，收场野心、通讯、IO全面升级，优化后，框架举座端到端链路延时低于100 毫秒，保险车载大模子的高效雄厚开动。

■ 野心方面，框架支撑BEV+Transformer的低延时推理，BEV算法库性能较业界平均水平晋升一倍；

■ 通讯方面，将DDS通讯中间件从支撑以太网扩张到支撑PCIe，大数据通讯效率晋升14倍；

■ IO方面，通过GPU数据分享，减少CPU与GPU间冗尾数据搬运，让IO模糊效率晋升6倍。

BEV+Transformer成为自动驾驶标配，车端部署濒临挑战

诳骗相机进行纯视觉感知是自动驾驶的主要时期路子之一。但在相机2D视角下，物体由于装扮会产生不成幸免的视觉盲区问题。BEV (Bird’s eye view，鸟瞰图) 从俯瞰视角重建3D感知空间，不仅省略提供360°全域感知信息，还便于多源、多模态的数据交融，有益于自动驾驶高效感知、定位和旅途霸术。

纯视觉决策在物理上会赔本感知运筹帷幄的深度信息，BEV时期借助Transformer特征推理，可将2D透视空间映射到3D物理空间。Transformer大模子通过交叉注眼力机制重建深度特征，具有精度上限高、泛化才气强等优点，并通过学习建筑数据帧间的联系，在4D (3D+时序) 空间生成无盲区的全地点感知末端，确保驾驶安全。这种BEV+Transformer的感知范式正在成为自动驾驶标配，但在车端部署应用中仍濒临野心、通讯、IO等方面的多重挑战

模子参数目大幅晋升，算力需求骤增：从2D+CNN小模子到BEV+Transformer大模子，参数目的大幅晋升给野心带来越来越大的挑战，车端模子部署不仅要考虑单SOC的野心肠能优化，如低比特量化、算子交融等，并且要考虑多SOC的模子并行问题，收场多SOC的协同，包括算法拆分、模子的并行机制、SOC间的负载平衡与pipeline优化等；

典型小模子ResNet 50与典型大模子BEVFormer对比情况

通讯带宽不及，时延需求严苛：车载野心资格从2D+CNN小模子到BEV+Transformer大模子的时期升级，并最终朝着端到端大模子的方针发展，这使得数据交互也缓缓从运筹帷幄级过渡到特征级，最终向数据级维度演变。数据通讯量加多使得多SOC结合中的通讯负荷急巨变大，勾引间的通讯支出缓缓成为框架的延时瓶颈。算作主流的通讯中间件，DDS (Data Distribution Service, 数据分发处事) 仅支撑以太网进行勾引间的数据传输和养息。该模式受限于有用带宽和传输公约的截至，在多量量数据模糊的情况下容易发生梗阻，导致通讯效率下落。以典型多模态感知模子BEVFusion为例，其在单SOC上单帧推理的时间约50 ms，若双SOC推理时间降至约30 ms，联系词勾引间通过千兆以太网和DDS进行特征交融的通讯耗时也在数十毫秒，通讯延伸对消了算力晋升带来的性能上风。因此，车端部署大模子亟需更高速的数据通讯带宽；

数据模糊晋升，IO制约野心：自动驾驶框架层面的感知任务包含原始数据的接入 (传输+养息) 和模子推理等多个部分。数据的养息包含多量逻辑操作，需要CPU开动，而模子推理则主要为AI运算，由GPU实行，DDS则提供通讯处事支撑。但由于DDS不支撑GPU层面上的通讯和养息，导致跨模子/节点的任务数据在CPU-GPU间的冗余搬运，出现IO破费。跟着自动驾驶时期的发展，车辆种种传感器数据呈爆发性增长趋势，多量数据的传输让IO问题日益突显。在波涛信息自动驾驶研发团队的实测中，数据IO耗时占完整链路的15%~30%，IO截至野心效率的进展。

全新推出AutoDRRT 2.0，野心、通讯、IO全面升级

波涛信息团队通过野心、通讯、IO全面升级，研发AutoDRRT 2.0，惩办时期进化带来的各项挑战。

野心升级，从2D+CNN到BEV+Transformer

为了收场“大模子上车”的运筹帷幄，AutoDRRT 2.0从野心组件的漫衍式、高容错及低延时三个中枢特色启程进行时期创新，收场框架支撑BEV+Transformer低延时推理。

漫衍式：从任务级并行到数据级并行。波涛信息车载域王法器EIS400通过多SOC的PCIe互连收场算力扩张。AutoDRRT 2.0框架领受漫衍式架构想象，取舍将200+个功能节点部署在不同SOC上并行实行，通过自动漫衍式并行器具进行任务间的养息和勾引的负载平衡，节点间通过DDS中间件进行通讯和结合，从而收场任务级并行野心加快。同期，AutoDRRT 2.0诳骗BEV算法使用多环顾相机补盲进行全域感知的特色，取舍将异源数据的编解码流分派到SOC上不同的野心单位，收场算法单batch推理的数据并行，进一步提高硬件使用效率，缩小野心延时；

高容错：从算法间容错到算法内容错。在复杂工况下保险野心平台的雄厚开动亦然框架想象的中枢重心之一。AutoDRRT 2.0通过备份紧迫功能节点和重要讯息，在主算法失效后及时 (< 1ms) 切换从算法，收场算法间无感容错，达到失效可操作。同期，波涛信息自动驾驶研发团队进一步从算法内核层面升级，通达了面向多模态任务的高鲁棒性低延时自动驾驶感知算法BEVFusion_Robust，在原始代码基础上通过高性能Lift-Splat-Shoot算法解绑相机流和雷达流，并基于流并行的风景，在BEV调治表征下适配多检测头收场了自动驾驶多源传感器交融感知决策中的鲁棒性需求，使得框架在纯视觉、纯雷达及多模态下均不错雄厚开动，延时较基础版块下落22%。模子现已集成在AutoDRRT 2.0高性能算法库。

BEVFusion_Robust通过多流多检测头的风景收场鲁棒性升级和推理加快

低延时：算法内核全面优化，缩小开动时延。为缩小大模子开动时延，AutoDRRT 2.0在算法内核层面进行矫正，包括对典型BEV模子进行Post-Training Quantization量化，提高推理效率，并引入结构化寥落N:M寥落决策，提高了内存探问效率，不影响模子精度的基础上压缩模子范围，量入为主野心和存储老本。AutoDRRT 2.0还开发了高性能算子库，典型算子延时下落70%。通过算子交融的风景，大模子不错减少GPU在核函数之间的切换，进一步优化了性能。以BEVDet为例，AutoDRRT 2.0的BEV算法库在典型推理才气上收场了相较于业界开源版块速率晋升1倍，在单SOC上推理跨越50 FPS。实车测试露出，波涛信息车载域王法器EIS400与AutoDRRT 2.0的自动驾驶算法决策，数据闭环端到端延伸低于100毫秒，确保了大模子在车端的雄厚高效开动。

典型BEV模子推理FPS晋升1倍

■ 通讯升级，DDS中间件从支撑以太网扩张到支撑PCIe

为晋升通讯带宽，AutoDRRT 2.0在中间件层面进行创新，给出DDS的Opt优化版块 (DDS_Opt)。框架通过PCIe内存分享风景和勾引间的班师探问 (Direct Memory access，DMA) 时期，使得大数据在勾引间不错高速通讯，同期通达API接口，一方面保留了DDS订阅/发布的功能特色，另一方面也使得用户不需要眷注底层勾引间地址映射逻辑和收场要津，专注于DDS应用层上的想象。

DDS_Opt基于PCIe的通讯旨趣

基于PCIe的通讯模式创新大幅缩小链路时延，减少CPU算力破费，同期能兼顾DDS中的发布/订阅等通讯公约的上风，振作跨SOC的大数据通讯场景需求。实测DDS基于PCIe的通讯模式在通讯旨趣和践诺末端中均优于以太网，大文献传输时末端尤其显著。咱们基于PCIe模式收场ROS2+DDS的跨勾引大数据通讯应用，在数据量达到100MB时完整链路通讯效率较以太网模式晋升14倍。

100MB大数据通讯，链路通讯效率晋升14倍

■ I/O升级，节点间GPU数据分享，幸免CPU-GPU间搬运

为了提高感知任务的实行效率，减少CPU-GPU间冗余IO操作，优化链路延时，AutoDRRT 2.0在不蜕变原始模块链路的前提下，以传输数据“标签”的迤逦通讯代替传输数据“实质”的班师通讯，通过节点间GPU数据分享，在保留模子间松耦合结构的同期完成了基于DDS的高着力结合，收场“轻量化”传输和养息功能，减少框架负荷。

IO优化旨趣图

关于相机传输链路，通过GPU数据分享完成数据取得及模子推理两个ROS2节点的数据通讯，不错有用减少IO操作，缩小系统时延。如下给出典型的单帧图像数据读入(8 MB数据量)下IO_Opt升级末端，对比优化前模块 (传统IO算法) 延时下落85%，效率晋升近6倍。

IO传输效率晋升6倍

通过AutoDRRT 2.0框架和车载域王法器EIS400的创新时期，波涛信息尽力于为汽车厂商和自动驾驶软件开发商提供荒谬的车载野心决策。这些决策不仅具备高性能、高通讯带宽和低IO延时的特色，还竣工交融了BEV+Transformer时期，加快其在车载鸿沟的大范围应用。波涛信息渴望与合作伙伴联袂，共同股东自动驾驶时期的快速发展。

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