大模型时代，平衡推理与实时性能才是智驾制胜的必要条件
大模型时代，平衡推理与实时性能才是智驾制胜的必要条件
在大模型时代，自动驾驶技术面临着前所未有的挑战。大模型的推理成本与客户使用量几乎呈线性关系，计算负担与日俱增。本文将深入探讨这一问题，并提出相应的优化策略。
在大模型时代，底层逻辑的变化反映了深度学习系统的运行模式和成本结构。传统互联网系统在用户增加时，可以通过规模效应降低边际成本。例如，分布式缓存和数据复用可以减少对核心计算资源的依赖。然而，在大模型推理中，计算负担并没有显著减轻，因为每次推理都需要进行新的计算，而不是简单的复用已有的计算结果。这导致了大模型推理系统难以享受规模效应带来的成本下降。
尤其是在大模型的推理过程中，成本与客户使用量之间几乎呈线性关系。在大模型推理中，随着用户请求数量的增加，系统需要更多的推理次数，因此计算需求呈现线性增长。每次用户请求都会触发一次高强度的计算过程，导致整体成本几乎和客户使用量成正比。在大规模预训练模型中，如GPT系列、BERT、Vision Transformers等，具有数以百亿甚至千亿的参数。这些模型在每次推理（inference）时，都会涉及到大量的矩阵乘法、注意力机制的计算等高复杂度的操作。这意味着，每次用户请求（如文本生成、图片处理）都需要高额的计算资源来执行推理。
由于模型的规模非常大，推理过程中消耗的算力（如GPU或TPU上的计算量）是主要的成本来源。虽然GPU和TPU等加速器擅长并行化处理大规模的矩阵运算和卷积运算，但在处理多任务、实时要求极高的推理场景时，仍然会遇到内存带宽限制、通信延迟、以及功耗等这一系列瓶颈点。本文将基于大模型在推理算力、内存占用、实时性等方面详细介绍大模型将如何更好的应用到自动驾驶开发中。
推理算力消耗
首先，大模型计算的边际成本仍然很高。这里的边际成本是指服务新增一个用户或处理新增请求时的额外成本。在传统软件系统中，边际成本通常较低，因为系统的核心计算和数据处理可能已经完成，只需重复使用这些计算结果。而在大模型推理中，每个请求都需要进行全新的计算，而不是简单的重复利用已有的结果，因此边际成本依然较高。
并且，在大模型的训练阶段，成本是固定的，随着训练的结束，模型参数不再发生变化。然而，推理阶段则不同，推理是一个动态的过程，每一次用户请求都会触发全模型的计算操作。虽然训练可以在离线进行，并可以通过优化来减少训练时间，但推理则需要在实时场景中执行，因此其成本没有随着训练的结束而显著降低。
推理过程中，绝大部分成本是算力消耗，尤其是在大模型时代。首先就是高并行计算需求。
在自动驾驶感知识别的应用中，模型的参数数量可以达到数百万到数十亿个，具体取决于模型的复杂性和任务要求。例如，自动驾驶中一般复杂的深度学习模型（如卷积神经网络）在处理图像、激光雷达数据或其他传感器输入时，可能需要大量参数来捕捉细微的特征和模式。而像特斯拉的自动驾驶系统使用的卷积神经网络（CNN）可能包含数亿到数十亿个参数。这些参数用于处理和分析来自摄像头、雷达和激光雷达的数据，以识别行人、车辆、交通标志等。每个传感器的输入都需要大量的特征提取和模式识别，复杂的模型可以通过多层结构来提高识别精度，从而实现更安全的自动驾驶。这类模型的训练和推理都依赖于强大的并行计算能力。大模型需要大量并行计算来处理每次请求，即使在现代加速器如GPU或TPU上运行，推理时的计算需求仍然非常高。
可以用以下算式说明这个问题：假设一个大模型有1亿个参数，每个参数在推理时需要进行一次浮点运算。如果每次请求需要进行1000次运算，总计算需求为：1亿×1000=10111亿 \times 1000 = 10^{11}1亿×1000=1011次运算。即使在现代GPU上，每秒能执行数万亿次运算，处理一个请求仍需要时间。并且，如果同时处理多个请求，这个需求会进一步增加，展示出并行计算的必要性。
虽然数十亿个参数并不罕见，但有些更先进的模型可能会使用更多的参数来提高识别精度和鲁棒性。
内存占用
其次便是内存占用。该过程大模型的规模大幅增加，推理过程中需要占用大量的内存资源。这不仅增加了存储需求，还加剧了数据传输的开销，尤其是在多GPU或分布式系统中，内存带宽和通信成本也不可忽视。
大模型通常包含数十亿甚至数千亿的参数。每个参数都需要占用内存，尤其是在执行推理（inference）或训练时，这些参数会加载到显存（GPU memory）或主内存（CPU memory）中。计算内存消耗通常基于以下几个因素：
1）模型参数数量
自动驾驶需要处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、雷达等）的数据。这些数据在输入到模型之前，通常需要预处理和存储。例如，一帧图像的内存消耗取决于分辨率和颜色通道（例如，1920x1080的RGB图像大约需要6MB）。自动驾驶系统的多项任务（如物体检测、路径规划等），也会进一步增加内存需求。
在实际应用中，常需要通过批处理（batch processing）来提升模型的推理效率或训练速度。比如输入图像的分辨率和批量大小会影响内存，假设224x224的图像，批量大小为32，每张图像的激活图也会占用大量内存。例如，一个残差网络ResNet-50约有2500万个参数，每个参数通常为4字节（浮点数），计算得出大约100MB。现代自动驾驶系统常常使用数亿到数十亿参数的深度学习模型。每个参数通常占用4字节（32位浮点数），因此一个10亿参数的模型大约需要4GB的内存。
因此，为了提高计算效率，模型通常会以批量（batch）方式处理多个输入。批处理越大，所需内存也会成倍增加，因为每个输入样本的中间激活值都需要保留。为了高效的利用并行计算，通常会尽量增大批处理大小，但这进一步加剧了内存压力。
2）内存交换与效率
大模型中内存交换与效率也有所下降。当内存不够时，模型需要依赖CPU与GPU之间的内存交换（data swapping），将一部分数据暂存到主存（RAM）或硬盘（磁盘）。这种操作会显著降低计算效率，因为从硬盘加载数据远比从显存读取数据慢得多，这也是为什么内存瓶颈会直接影响大模型的实际性能。
由于内存需求巨大，很多应用不得不采用分布式计算，将模型切分成不同的部分运行在多个GPU或机器上。这样大模型需要配备大量高性能的GPU和内存，使得硬件成本非常高。并且虽然这种方法解决了内存问题，但引入了新的复杂性，需要更多的了解如何高效地分配数据、同步不同计算节点的状态、减少通信开销等。在某些场景下，成本和能耗问题会限制大模型的应用规模。此外，现有硬件架构的扩展性也有限，很难支持无限扩展的模型规模。这些因素也会进一步限制大模型的应用范围。
3）中间层存储
在模型推理或训练过程中，不仅需要存储模型的参数，还需要存储中间结果（如激活值、梯度等），这些中间结果往往也会消耗大量内存。在推理过程中，模型会生成大量中间结果和临时数据，这些也会占用内存。比如，激活值、梯度等在前向传播和反向传播过程中都会消耗内存。尤其是在深层网络中，多个层级的计算结果必须在反向传播过程中缓存以用于更新模型权重。而在前向传播中，每层的输出需要存储，尤其在深度网络中会显著增加内存需求。
大模型的内存占用成为瓶颈，主要是因为模型参数规模巨大、中间激活值和梯度需要大量内存来存储，同时当前硬件的内存容量有限。为了应对这种挑战，需要从算法优化、模型压缩、分布式计算和硬件升级等方面进行改进。
随着模型规模增大，内存需求呈指数级增长。例如，在场景识别中，使用一个大型卷积神经网络（如ResNet）可能需要约8GB到16GB的内存，具体取决于输入图像的分辨率和批量大小。如果使用更大的模型，如Transformer，内存消耗可能会更高。
虽然GPU在处理大模型时可以提供高计算性能，但显存是有限的。目前大多数GPU的显存容量在几十GB范围内（如40GB、80GB），这远远无法满足上百GB、甚至TB级别的内存需求。因此，模型通常需要拆分为多个部分，并在多个设备上运行，这也带来了通信与计算的额外开销。为了优化内存使用，可以采取量化、剪枝等技术，或者使用分布式计算来分散负载。
总体来说，一个完整的自动驾驶系统在推理时，可能会消耗几十GB的内存，具体取决于模型的复杂性、输入数据的大小以及并发处理的任务数量。优化内存使用和提高计算效率是自动驾驶研发中的重要研究方向。
实时性
最后我们整体捋一下自动驾驶中与安全完全挂钩的实时性要求。在自动驾驶领域，推理计算的复杂性尤为突出，大规模并行计算需求成为关键，尤其是当大模型被用于感知、决策和控制任务时。
首先是感知任务的复杂性。比如在自动驾驶的感知处理阶段，通常会处理来自不同感知源如摄像头、激光雷达、毫米波等的数据要求。尤其是摄像头和LiDAR，在一些城市、乡村道路等复杂场景中通常要求生成的是高分辨率数据才能清晰的检测出各种异形障碍物。例如，单个摄像头的帧可能是1080p甚至更高分辨率，对这些高分辨率数据进行处理，特别是使用大规模深度学习模型（如Transformers或大型卷积神经网络）进行推理，要求强大的并行计算能力。例如在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作本身是高度并行的计算任务，但即使在GPU或TPU上并行化执行，由于卷积层的数量众多、特征图的大小巨大，计算资源的需求依然非常高。同时，LiDAR的点云数据也包含上百万个点。LiDAR传感器产生的点云数据复杂且庞大，点云处理网络（如PointNet++、VoxelNet）需要对数百万个点进行三维空间操作。这些操作需要GPU大规模并行化，但计算负荷仍然非常高。
其次是决策过程的实时性。自动驾驶要求在感知完成后的极短时间内完成决策和控制环节，因此推理的延迟（latency）至关重要。在决策过程中，基于感知信息、决策模块需要实时分析当前驾驶情境，决定如何应对障碍物、规划路径以及做出最优驾驶决策。这类模块通常涉及强化学习、马尔科夫决策过程（MDP）等复杂算法，这些算法同样需要大模型进行实时性推理。车辆在行驶过程中，每秒钟都会面临大量的决策任务，如是否刹车、转向等，这就要求推理必须在几十毫秒内完成。为实现这一目标，系统需要利用大量并行计算资源来确保处理速度满足实时性要求。
诸如以上这些应用（如环境感知、规划控制等）都需要实时响应，这意味着无法延迟或缓慢处理推理请求，必须维持高性能计算，导致算力需求持续高涨。随着场景复杂性增加（如城市道路比高速公路更复杂），推理计算的复杂度也成倍增加。在处理大量复杂场景时，传统加速器即使能并行化操作，仍可能在计算能力上遇到瓶颈。
能耗与硬件成本
大规模推理系统的算力消耗直接导致了能耗问题。随着推理次数增加，服务器集群的电力消耗也成倍上升，特别是在GPU或TPU大规模运行时。这部分的电力消耗和硬件折旧成本也进一步推高了系统的总成本。
首先，大规模推理通常涉及大量数据处理和复杂模型运算，这需要高性能的计算资源（如GPU、TPU等），其功耗相对较高。同时，推理过程往往需要从存储中读取大量数据，并在计算后将结果返回，这个过程会增加额外的能耗。数据传输和存储系统本身也消耗大量电力。并且，许多先进的深度学习模型（如大型Transformer模型）具有数十亿的参数，推理时需要对这些参数进行计算，进一步增加了算力需求和能耗。为了加速推理，通常会进行大规模的并行处理，这虽然可以提高效率，但也会显著增加系统的整体功耗。运行大规模推理系统的服务器、冷却系统和网络设备等基础设施也需要消耗大量电力，从而影响整体能耗。
此外，不同用户的需求和负载通常是不可预测的，这意味着推理系统需要为峰值负载做好准备。这种不确定性增加了系统设计的复杂性，同时也让边际成本保持较高水平，因为系统需要保持足够的计算能力来应对不同时段的高峰请求。
因此，在设计和实现大规模推理系统时，优化算力消耗和提升能效是非常重要的考虑因素。
如何优化
在大模型的实际应用中，主机厂（OEM）和一级供应商（Tier 1）在推理能力、内存资源、实时性和能耗等方面进行优化设计的关键策略包括硬件、软件和算法层面的创新。
首先，是硬件层面优化。
很多主机厂和Tier 1会根据大模型的推理需求，选择或开发定制化的芯片，如Tesla的FSD芯片（Full Self-Driving）和NVIDIA的Orin SoC。定制芯片可以在专门的领域内优化推理效率，降低能耗。例如，NVIDIA Orin SoC基于ARM架构，专为自动驾驶和AI推理任务设计，在保持高算力的同时通过架构优化降低功耗。当然，主机厂在选择芯片时会重点考虑单位功耗下的算力（TOPS/W）。例如，Mobileye的EyeQ系列芯片专为高效能推理设计，能在有限的能耗预算下提供较高的AI算力，特别适用于ADAS和自动驾驶场景。
其次，是内存资源与数据流优化。
大模型推理通常需要占用大量内存资源。通过优化数据流和内存管理，减少不必要的数据交换和缓存，可以有效提升实时性并降低功耗。比如华为MDC（Mobile Data Center）平台使用先进的内存压缩算法来优化存储和推理过程中的带宽需求，从而降低系统负载和功耗。
当然，部分主机厂会使用分层内存体系，依靠高速缓存（如SRAM）处理实时数据，而将长期数据存储在较低能耗的存储介质（如DRAM或NAND Flash）中。例如，宝马在其自动驾驶系统中采用了基于分层架构的存储方案，以提高数据存取效率。
同时，也有在软件和算法层进行优化的情况。
通过将模型的参数精度从浮点数降低到定点数（如8位整数），可以显著减少计算量和内存占用，提升推理效率。这类技术在百度Apollo和特斯拉的自动驾驶系统中被广泛应用。此外，剪枝技术通过去除不重要的神经元连接，进一步减少计算负荷。一些厂商采用稀疏推理技术来优化模型结构，减少不必要的计算。例如，NVIDIA在其Drive平台上支持稀疏推理，通过自动调整计算资源分配，降低推理能耗。同时，基于任务需求动态调度资源，使系统只在必要时调用高算力资源，从而提升整体系统能效。
在实时性上做文章也是一个提升大模型效率的方向。
自动驾驶系统需要在极短时间内完成多项推理任务，如目标检测、轨迹预测等。通过时间分片与多任务处理优化任务调度和并行处理，主机厂可以确保实时性。特斯拉FSD系统通过GPU并行化处理和实时优化，确保感知、规划和控制的推理任务能够在毫秒级内完成。一些Tier 1厂商（如博世、采埃孚）在其自动驾驶系统中采用分布式架构，使用多个ECU（电子控制单元）协同工作，专门处理不同的推理任务，从而分摊计算负荷并提升系统实时性。
以上这些优化策略使得大规模推理系统在实际应用中能够在有限的算力和能耗预算下，实现高效、可靠的实时推理，从而推动自动驾驶等前沿技术的发展。
总结
大模型时代，推理成本的线性增长是由模型的计算复杂性、实时性要求以及算力消耗所驱动的。尽管模型训练成本可以分摊，但推理阶段每次请求都需要进行高强度计算，导致边际成本依然很高。因此，在大模型系统中，推理的算力消耗是主要成本来源，决定了整个系统的运行开销。
尽管推理成本目前较高，但随着技术的发展，有一些可能的方向可以降低边际成本。首先可以进行动态推理优化。比如通过对用户请求的复杂性进行实时判断，动态调整推理路径，减少不必要的计算。也可以进行模型压缩与蒸馏。通过压缩大模型或利用知识蒸馏，将大模型的能力迁移到小模型中，以减少推理所需的计算资源。如果考虑硬件创新也是一个不错的方向。随着AI专用硬件的进一步优化（如量子计算、光学计算等），未来推理所需的算力成本有望大幅下降。