一、简介
滴滴云 vGPU 云服务器提供轻量级 GPU 服务，支持图形工作站、云游戏、虚拟桌面等场景，产品内置 vDWS 授权，无需用户手动配置。
CARLA 是一个基于 Unreal Engine 构建的开源自动驾驶模拟器，支持开发，训练，验证自动驾驶系统，提供完全开放的数字仿真环境（城市布局，建筑，车辆）。
CARLA 是典型的客户端-服务器架构，服务端负责传感器数据更新，环境状态转移，计算物体位移等，为了实现逼真的效果，建议单独部署在一台 GPU 服务器上。客户端则通过 Python/C++ 脚本发起远程调用，发出控制指令，例如控制车辆转弯、加速等。
运行 CARLA 模拟器部分需要的 GPU 显存容量 >= 4GB，我们这里使用 1/1 T4 实例演示，该实例显存有 16 GB，可以同时用于环境仿真和机器学习模型训练。
二、vGPU + Ubuntu 18.04 + CARLA 仿真环境搭建
购买 vGPU 实例过程如下：
其他配置略。创建成功后，通过 ssh dc2-user@公网IP 登录到云服务器。
依次运行如下命令：
sudo su apt update apt install ubuntu-desktop nvidia-xconfig -a --allow-empty-initial-configuration --virtual=1920x1080 --busid PCI:0:6:0 reboot wget https://zyk.s3-internal.didiyunapi.com/public_software/RDP/nomachine_6.4.6_1_x86_64.tar.gz tar zxvf nomachine_6.4.6_1_x86_64.tar.gz -C /usr/ /usr/NX/nxserver --install # 安装 Nomachine 远程工具，需要安全组开启 4000 端口
本地安装 Nomachine 客户端
MAC 客户端下载：https://zyk.s3.didiyunapi.com/public_software/RDP/nomachine_6.4.6_1.dmg
Windows 客户端下载：https://zyk.s3.didiyunapi.com/public_software/RDP/nomachine_6.4.6_5.exe
安装后，点新建连接
连接协议，选择默认 NX：
输入滴滴云游戏服务器 IP 地址（vGPU 实例），端口默认 4000 ：
认证方式为密码：
不需要代理：
起个好记的名字：
双击刚刚新建的连接图标
输入用户名和密码（创建云主机时设置）
后续一路点 OK 直到进入系统登录页面。再次输入用户名密码即可进入桌面。
桌面如图：
打开一个终端，运行如下命令：
sudo su apt install mesa-utils glxinfo
找到如下字段：
说明桌面环境安装成功。接下来可以运行 CARLA 模拟器：
wget https://zyk.s3-internal.didiyunapi.com/CARLA_0.9.10.1.tar.gz mkdir carla tar zxvf CARLA_0.9.10.1.tar.gz -C carla ./CarlaUE4.sh
此时，会弹出 UE4 窗口：
按键盘 WSAD 可以控制前后左右移动，鼠标点击可以控制视角变换。
这只是城市环境模拟，还没有任何可移动的物体出现。我们下一节将创建可自动驾驶的车辆。
三、自动驾驶模拟效果
新开一个终端，运行如下命令：
cd carla/PythonAPI/examples/ pip install -r requirements.txt python automatic_control.py
这时会弹出一个 pygame 窗口，显示车辆的运行状态。注意上一步的 UE4 窗口需要保持运行。
显存和计算开销如下：
完成上述步骤之后，你可以更进一步探索如下内容：
模拟器（server）与算法（client）分离部署，这样模拟器部署环境可以使用 1/2 T4 或者 1/4 T4 这种更小的规格来减少费用；
算法部分可部署在另一台 CPU/GPU 服务器上，注意要能访问模拟器所在服务器的 2000, 2001 两个端口；
为了达到更好的实时显示效果，模拟器所在的云服务器可以调大 EIP 带宽（> 20Mbps），获得更好的视觉体验；
除了免费的 Nomachine 软件之外，滴滴云有自研串流技术，能进一步改善画质，降低延迟，联系客服获取超前体验机会；
四、总结
利用滴滴云提供的 vGPU 实例可支持图形化的开发和仿真环境。本文介绍的自动驾驶模拟可以帮助算法工程师实时观察环境，了解控制算法在模拟器中的表现，从而为算法改进提供帮助。