舱驾算力融合：异构计算架构下的端云协同大模型部署研究

潘正辉

doi:10.16214/j.cnki.cn41-1276/g4.2026.02.019

焦作大学学报 ›› 2026, Vol. 40 ›› Issue (2) : 53 -60. DOI: 10.16214/j.cnki.cn41-1276/g4.2026.02.019

舱驾算力融合：异构计算架构下的端云协同大模型部署研究

潘正辉

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摘要

针对大模型在车端部署的算力瓶颈，提出一种基于异构计算与虚拟化技术的舱驾算力融合架构。该架构通过Hypervisor实现硬件资源池化与隔离，并引入全局资源管理器实现算力的动态调度，从而将自动驾驶域的冗余算力安全、实时地共享至座舱域，用于支撑大模型推理任务。同时，构建端云协同推理框架，优化计算路径选择。仿真结果表明，所提方案在运行13 B参数多模态大语言模型时，任务平均响应延迟降低62%,NPU平均利用率提升至78%，且保障了高功能安全等级任务的实时性与确定性。