技术背景

自动驾驶领域对高效且实时的数据处理能力提出了极高要求。如何优化深度学习模型的训练与推理流程，提升计算资源利用率，缩短模型迭代周期，并在保证精度的同时，实现低延迟、高吞吐量的部署，始终是行业面临的核心挑战。针对这些难题，PAI-TurboX为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。这些方案不仅显著提升了感知、规划、控制等多模块系统的训练与推理效率，还有效加速端到端和世界模型的开发进程，助力自动驾驶技术不断迈向更高水平。

自动驾驶系统结构示例图（Autonomous Driving Small-Scale Cars: A Survey of Recent Development，https://arxiv.org/pdf/2404.06229）

自动驾驶面临的两大难题

• 训练期间，大规模训练样本数据加载和复杂的预处理，导致数据加载成为了训练系统的短板，使得GPU总是等待数据，无法满负荷运行，从而浪费GPU资源。

• 自动驾驶模型，需要融合图像、点云等多个模态数据，并且需要建模时序信息，导致无论是感知模型、规控模型或者是端到端模型结构都异常复杂，算子数量巨大，存在着大量的CPU和GPU交替切换，导致系统执行效率低下和优化难度大。

核心技术亮点

PAI-TurboX从系统、数据、模型三个方面针对自动驾驶面临的两大难题进行优化。

在系统侧，TurboX通过优化CPU亲和性、优化垃圾回收机制、动态编译、流水线并行和操作系统优化等方案，提升模型训练推理效率。

• 系统级性能调优，深度集成CPU Affinity亲和性优化方案，精准控制进程与 CPU 核绑定，减少上下文切换开销；优化Python垃圾回收机制，重构垃圾回收管理策略，降低 GC 频率与延迟抖动；以及HugePage 内存加速技术，结合 HugePage 提升内存访问效率，显著降低 I/O 延迟，全面提升训练与推理任务的稳定性与吞吐能力。

• 支持模型动态编译技术，实时优化计算图结构，按需高效执行代码，显著提升模型的训练和推理速度与硬件利用率，实现性能与灵活性的双重突破。

• 流水线并行执行 ，在训练和推理过程中，高性能的GPU训练推理计算前后，往往伴随着密集的CPU算子计算，将CPU计算和GPU计算流水并行调度执行，能够大幅减少GPU等待时间，提升整个计算Job的吞吐。

• 操作系统（OS）优化：针对智驾场景下系统运行的特点，使用阿里云操作系统团队提供的高效动态内存管理、系统运行参数自适应调优、系统资源防争抢等优化能力，保障智驾相关模型训练和推理的运行效率。

• 高效动态内存管理：通过自研的内核内存特性，降低系统动态内存管理所占用的CPU计算资源，解决大规模数据处理所引发的系统内存碎片化，从而提升模型训练、推理整体吞吐和稳定性。

• 系统参数自动调优：提供自动系统参数调优工具keentune，可以自动匹配出最适合模型训练的系统优化参数并完成自动设置，在用户无感的情况下自动提升模型训练效率。

• 系统资源防争抢：细粒度的系统资源监控与隔离能力，自动为高优先级的模型训练任务预留计算、存储、带宽等资源，缓解训练数据的在线处理对训练吞吐负面影响。

在数据侧，PAI-TurboX提出了高性能的DataLoader引擎、优化了数据预处理流程和实现了智能训练样本分组，有效提升了数据处理效率。

• 高性能DataLoader引擎：通过循环加载数据，避免训练时等待数据，利用锁页内存，加快数据从CPU到GPU的传输效率，实现训练的快速启动。

• 深度重构预处理流程：涵盖智能调整大小、精准裁剪等核心环节，构建高效统一的数据增强与加载流水线，显著降低预处理延迟，提升数据吞吐能力。

• 智能训练样本分组：采用智能分组采样引擎，精准聚合同类样本，突破传统随机采样的局限，并减少分组的多次拷贝，实现按类别或特征对样本进行精准聚合，实现高性能训练。

在模型侧，PAI-TurboX从算子、Module、优化器、优化策略、量化、CPU和GPU设备的自动切换等多个角度显著提升模型训练与推理的速度。

• 高性能算子优化：针对常见的自动驾驶感知任务中的核心算子进行了深度优化，实现了高效体素化cuda kernel，提升point cloud体素化的效率；通过shared memory优化nms kernel和deformable kernel的执行效率；通过CUDA重写并融合重复逻辑，去除冗余操作来优化稀疏卷积算子、矩阵求逆运算、坐标变换小矩阵乘法等常见的自动驾驶算子，显著减少访存延迟，大幅提升训练吞吐；

• 高性能Module优化：在多卡分布式训练中，批归一化层BatchNorm需要做同步处理SyncBN，去除了冗余的GPU->CPU同步，提升了自动驾驶场景BN同步阶段的执行效率。

• Workload设备重映射: 将模型训练过程中适合CPU计算的部分迁移到dataloader部分预先计算，将计算密集型的数据处理迁移到gpu上计算，以降低cpu处理的压力、提升gpu的执行效率。

• 为提升模型推理效率：采用INT8量化、BF16/TF32半精度计算及自动混合精度（AMP）策略，结合硬件特性对算子进行细粒度精度优化，在保障精度的前提下显著降低计算开销与内存带宽需求，实现异构平台下的高性能推理部署。

• 优化器融合：通过融合优化器技术将动量更新、权重衰减与梯度下降操作合并为单一内核执行，降低了GPU内存访问压力并提升了整体训练性能。

• 训练策略优化：使用CudaGraph来优化多个kernel启动，比如将EMA 的更新逻辑整合进 CudaGraph 中，减少 Python 层对模型参数的逐层访问与更新。

实测性能速度提升

PAI-TurboX支持大量自动驾驶模型优化，如BEVFusion、BEVFormer、GameFormer、MTR、MapTR、MapQR、Open-Clip、Sparse4D、SparseDrive和OpenVLA等模型。 BEVFusion流程图（BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework）

下面的图像展示了在PAI-TurboX在自动驾驶各类模型上都有着充分的速度提升。BEVFusion模型主要是融合激光雷达点云和图像特征，产生一个多模态的BEV特征，以支持各种3D感知任务，应用PAI-TurboX可以将训练时间缩短58.5%。MapTR一个结构化的端到端框架，用于高效的在线矢量高清地图构建，应用PAI-TurboX可以将训练时间缩短53.0%。Sparse4D是一个高性能高效率的长时序纯稀疏融合感知算法，应用PAI-TurboX可以将训练时间缩短49.8%。

SparseDrive是一个通过稀疏场景表示实现了端到端自动驾驶的模型，应用PAI-TurboX可以在这个算法的两个训练阶段获得明显的训练速度提升，相同训练步数下两个阶段的时间可以分别缩减51.5%和48.5%。

在PAI平台中使用PAI-TurboX

1、在PAI-Notebook Gallery广场找到PAI-Turbox加速例子的 Notebook，可以使用搜索框找到对应模型卡片或通过链接直达该模型：

https://pai.console.aliyun.com/#/dsw-gallery/preview/deepLearning/cv/turbox

2、点击"在DSW中打开"按钮，创建对应所需的实例。

3、填入实例所需的必填项后，完成实例的创建。

4、创建完成后，选择对应的实例进入Notebook。

5、进入Notebook，按步骤进行点击，即可完成PAI-TurboX框架的拉起。

未来规划

除了进一步优化当前的一些加速方案外，PAI-TurboX将进一步探索新的加速策略。随着单机GPU算力变得越来越强大，在自动驾驶模型的部分训练和推理场景中，GPU处理数据的速度比CPU加载和预处理数据的速度更快，为了充分利用GPU的算力资源，提出RemoteDataloader解决方案来将数据加载和预处理与GPU处理机器分离，通过其它节点预先加载和预处理数据。