智慧交通的龙芯脑平台研究与设计


    智慧交通的“龙芯脑”平台研究与设计 一、 项目概述 随着我国社会与经济的快速发展,城市交通过饱和与拥堵日趋严 重,如何有效缓解交通拥堵是一项具有挑战性的难题。由于缺乏必要 的交通流数据、适合我国混合交通流特性的模型,现有的交通控制为 开环模式,更多意义上实现的是交通信息化管控,难以适合快速增长 的交通需求压力。交通大数据、人工智能技术的迅猛发展,为缓解日 益严重的城市交通拥堵、污染和安全问题提供了有效途径。本项目研 制了城市路网交通流优化调控平台,基于交通大数据,进行多源异构、 异质数据的融合,构建交通流模型,实现路网交通流动态预测,采用 多目标优化算法,实现大规模路网交通流优化调控方案推理和在线仿 真评估。 智慧交通涉及到公共安全,中兴等事件充分证明了核心技术与设 备国产化的必要性。本项目采用最新龙芯处理器技术,构建支持国产 基础软硬件的“龙芯脑”平台,其应用和推广对智慧交通国产化进程具 有积极的促进作用。 二、 “龙芯脑”系统架构 龙芯脑平台的节点采用龙芯 3B3000 设计,由管理节点、计算节 点和存储节点等组成,各节点之间通过万兆交换机进行相互通信,形 成了具有良好可扩展性的小规模集群计算系统,其体系结构如图 1 所 示。龙芯脑平台处理速度可达 1.5 万亿次/秒,可扩展至 15 万亿次/秒,整机功耗≤3500W。 图 1. 龙芯脑平台体系结构 在龙芯脑平台系统可划分为三层:硬件层、平台层和应用层。 1. 硬件层 龙芯脑平台主要由 6 台龙芯 3B3000 双路一体机节点组成,硬件 架构如图 2 所示: 图 2. 龙芯脑平台硬件架构 2. 平台层 平台层主要包括集群操作系统、计算专用中间件(Middleware)、 负载均衡、集群存储文件系统、并行环境和工具、以及对整个平台进 行计算作业进行调度、资源管理、集群部署、配置、监控等的集群管 理软件,如图 3 所示: 图 3. 龙芯脑平台软件架构 3. 应用层 平台软件通过并行计算开发环境进行开发,能够针对海量数据平 台提供的分布式机器学习引擎,主要由 R 语言、Spark 分布式内存计 算框架,以及 MapReduce 分布式计算框架构成。该系统支持 R 语言 引擎,用户可以通过 R 访问 HDFS 中的数据,还支持访问存储在分 布式内存中的数据。模块内置了大量常用机器学习算法的并行化实现, 可以与 R 语言中的数千个算法混合使用,配合内置的高度优化的专 有算法,可高速分析关联关系网络等图数据。此外,数据分析模块中还集成了多个机器学习算法库,包含了聚类分析、分类算法、频度关 联分析和推荐系统在内的常用算法。 三、 平台功能 智慧交通龙芯脑平台的功能框架如图 4 所示。该平台包括交通大 数据获取、数据转换、数据预处理、数据存储管理、负载均衡、在线 机器学习算法、多目标优化算法、并行处理机制、交通流建模、交通 流预测、路网优化配时、在线仿真评估和通信协议等。 图 4. 基于龙芯脑平台的智慧交通功能框架 该平台集交通大数据处理、交通模型动态构建、机器学习、优化 算法和在线仿真等与一体,对多任务进行并行化处理,采用多粒度分 级控制机制,进行城市大范围路网交通流调控方案的优化,实现点、 干线和区域路网的实时优化控制。 系统特点描述如下: 1. 多粒度的分级控制方法 基于交通大数据,采用短时交通流预测算法对路网交通态势进行预测,获取路网交通态势及其变化趋势,将路网交通流调控划分为宏 观、中观和微观等多粒度,通过不同粒度的协同,给出大规模路网的 主动协调控制方案和在线仿真评价。 2. 综合负载与能耗的任务调度 考虑节点处理器性能,进行数据快大小的动态划分,根据各龙 芯的任务处理状态,自适应调整剩余数据块划分的大小,进行各节 点任务执行的同步化,提高并行处理的性能。综合考虑各龙芯的负 载和能耗进行多目标优化的动态任务调度。分析异构处理器龙芯和 GPU的特性,设计协同计算策略,实现对非结构化数据和程序的高 效并行处理。 3. 快速深度机器学习算法 将流式交通大数据视为多维时序信号,采用快速小波分析实现 大数据的稀疏化,降低计算复杂度。为了实现动态大数据的在线学 习,采用深度机器学习进行智能分析与决策,分别引入探索与利用 的折中方法,以及多步回溯机制,提高龙芯脑平台的处理速度。 4. 大数据集群存储管理 构建了大数据集群存储系统的分布架构,包括存储、元数据和 客户端节点模块;基于数据迁移设计数据动态负载均衡策略和存储 容量动态扩展机制,通过将不同等级冗余数据存放到不同的存储服 务器,对数据进行保护,且能够提高数据并发访问性能;采用自动 探测方法对集群存储系统可能故障进行检测,设计故障处理恢复流 程对数据进行恢复保护,确保数据的完整性。 四、 系统实现与应用 通过上述技术的研究,中科龙安研制了面向大数据的智慧交通龙 芯脑平台,如图 5 所示。 图 5. 龙芯脑平台系统实现 该平台能够有效处理多源交通大数据,并在合肥市蜀山区电子商 务产业园进行了示范应用,5 分钟的短时道路交通流预测精度≥92%, 路网交通配时方案并行优化时间≤5S,在线仿真评估结果显示,路网 平均车均延误降低了 12%,交通排放减少了 10%,交叉口平均通行能 力提高了 8%。 本平台的应用,不仅能够有效缓解交通拥堵状况、降低交通排放 污染,而且对推动智慧交通基础设施的国产化进程具有重要意义。

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