电子电器架构 --- 汽车高性能计算

我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。

老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:

钝感力的“钝”,不是木讷、迟钝,而是直面困境的韧劲和耐力,是面对外界噪音的通透淡然。
生活中有两种人,一种人格外在意别人的眼光;另一种人无论别人如何,他们始终有自己的节奏。
过度关注别人的看法,会搅乱自己的步调,让自己更加慌乱。与其把情绪的开关交到别人手中,不如把有限的精力用在提升自己上,久而久之,你自然会更加优秀。

时间不知不觉中,来到新的一年。2025开始新的忙碌。成年人的我也不知道去哪里渡自己的灵魂,独自敲击一些文字算是对这段时间做一个记录。

在这里插入图片描述

1、自动驾驶与高级驾驶辅助系统(ADAS)处理

作为L2+至L4级自动驾驶的“实时决策中枢”,该方案集成多核异构计算单元(CPU+GPU+NPU),通过低延迟传感器接口(<10μs)实现激光雷达、摄像头、毫米波雷达的毫秒级数据同步。基于高精度点云-视觉融合算法与动态拓扑路径规划,可在复杂城市道路(如无保护左转、行人鬼探头)中实现厘米级定位与99.999%决策成功率。

-> 功能安全:内置ASIL-D级冗余监控模块,支持故障诊断覆盖率≥99%,满足ISO 26262标准;

-> 算力扩展:支持1000TOPS级算力动态分配,兼容英伟达Orin、地平线征程6等主流芯片;

Transformer 微服务故障检测可采用以下方法和技术: ### 基于日志分析的方法 日志包含了微服务运行过程中的详细信息,通过对这些日志的分析可以发现潜在的故障。可以使用正则表达式匹配特定的错误关键字,如“error”、“exception”等,当匹配到这些关键字时,就可能意味着出现了故障。还可以利用机器学习算法对日志进行分类,将正常日志和异常日志区分开来。例如,使用朴素贝叶斯算法对日志进行分类,训练时使用大量的正常日志和异常日志作为样本,然后对新的日志进行预测,判断其是否为异常日志。 ### 基于指标监控的方法 监控微服务的各项指标,如 CPU 使用率、内存使用率、网络带宽等。当这些指标超过了预设的阈值时,就可能表示出现了故障。可以使用 Prometheus 等工具来收集和存储这些指标数据,并通过 Grafana 等工具进行可视化展示。例如,当 CPU 使用率持续超过 80%时,就可能是微服务出现了性能问题。还可以使用时间序列分析技术,对指标数据的变化趋势进行分析,预测潜在的故障。 ### 基于模型的方法 通过建立微服务的正常行为模型,当微服务的实际行为与模型预测的行为出现偏差时,就可以认为出现了故障。可以使用深度学习模型,如自编码器(Autoencoder),对微服务的输入输出数据进行建模。自编码器可以学习到数据的正常特征,当输入的数据与正常特征出现较大偏差时,就可以判断为异常。 ### 基于链路追踪的方法 在微服务架构中,一次请求可能会经过多个微服务。链路追踪技术可以记录请求在各个微服务之间的调用路径和时间,通过分析这些链路信息,可以找出故障发生的位置。例如,使用 Jaeger 等链路追踪工具,当发现某个微服务的响应时间过长或者出现了错误时,就可以定位到该微服务可能存在故障。 ```python # 简单示例:基于日志关键字匹配的故障检测 import re def detect_fault_in_log(log_text): error_pattern = re.compile(r'error|exception', re.IGNORECASE) if error_pattern.search(log_text): return True return False log = "This is a log with an Error message" if detect_fault_in_log(log): print("Potential fault detected in the log.") ```
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