基于HPC的自动驾驶仿真平台搭建培训课程
培训对象
自动驾驶仿真工程师、高性能计算（HPC）系统管理员、云计算架构师、算法测试验证工程师。
培训目标
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理解自动驾驶仿真对高性能计算（HPC）的需求（大规模并行计算、实时渲染、场景生成）。
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掌握主流仿真软件（Carla、SUMO、LGSVL、VTD）在HPC集群上的部署方法。
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能够独立搭建基于HPC的自动驾驶仿真平台，实现大规模并行测试与场景生成。
培训内容介绍
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自动驾驶仿真与HPC概述：自动驾驶仿真测试的重要性（覆盖大量场景、危险场景零风险）；仿真对计算资源的需求（传感器模拟、物理引擎、渲染、AI推理）；HPC在仿真中的应用（并行测试、参数扫描、场景生成、回归测试）。
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HPC集群基础：HPC集群的硬件组成（计算节点、存储节点、网络）；作业调度系统（Slurm、PBS、LSF）；共享存储（NFS、Lustre、GPFS）；MPI（消息传递接口）基础。
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仿真软件介绍：主流开源/商业仿真软件对比（Carla、Autoware、LGSVL、SUMO、VTD、Prescan、dSPACE）；仿真软件的架构（服务器+客户端）；仿真软件对硬件的需求（CPU、GPU、内存、网络）。
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Carla仿真器深入：Carla的安装与编译；Carla的架构（Carla服务器、Python API客户端）；Carla的地图与场景编辑；Carla的传感器模型（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）；Carla的物理引擎。
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Carla在HPC上的部署：Carla服务器的无头模式（Headless Mode）；在计算节点上启动多个Carla实例；容器化部署（Docker/Singularity）；与作业调度系统（Slurm）的集成。
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大规模并行测试框架：并行测试的需求（成千上万个场景）；测试任务的分解与分发；测试结果的汇总与分析；基于Python的多进程/多线程调度；Celery分布式任务队列的应用。
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场景生成与管理：基于参数的场景生成（改变天气、交通流、行人轨迹）；OpenSCENARIO标准；场景数据库的构建；场景的版本管理；随机场景生成（模糊测试）。
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传感器仿真加速：传感器仿真的计算瓶颈（光线追踪、物理计算）；GPU加速的传感器仿真；基于AI的传感器模拟（生成对抗网络GAN生成仿真数据）；传感器模型的精度与速度权衡。
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云原生仿真平台：Kubernetes容器编排平台；在K8s上部署仿真服务；自动伸缩（Auto-scaling）；持续集成/持续部署（CI/CD）与仿真的结合。
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数据管理与存储：仿真数据的类型（传感器原始数据、真值数据、日志数据）；数据存储方案（对象存储、并行文件系统）；数据标注与管理；数据集的版本控制。
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回归测试与性能分析：自动化的回归测试流程；性能指标（碰撞率、偏离路线率、交通规则违反率）；仿真结果的可视化；性能瓶颈分析。
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综合实战项目：基于HPC集群的自动驾驶仿真平台搭建，包含Slurm作业调度配置、Carla服务器容器化部署、大规模并行测试框架开发（如1000个场景并行运行）、测试结果汇总分析。
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