第597章修羅場
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平臺提供異構算力：昇騰npu負責bev特征提取與目標跟蹤，鯤鵬cpu負責高精度地圖匹配與定位，同時gpu資源需共享給占用網絡推理。
如何設計你的算法模塊調度框架，確保在城區複雜十字路口場景下（感知目標＞50個），規控環路時延穩定低於100毫秒？
請具體說明關鍵路徑優化策略及可能引入的延遲風險點。”
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這完全是一個基於華興自研硬件平臺的實戰沙盤推演！
需要對mdc架構、昇騰npu特性、實時操作係統調度有深入理解。
陳奇驚對mdc的了解僅限於公開資料。
他隻能憑借在特斯拉優化gpu算力的經驗，結合對問題的理解，嘗試性地提出基於任務優先級和資源預留的調度構想，並坦誠指出對昇騰npu特定計算單元利用率優化可能存在的知識盲區。
他看到卞金鱗微微點了點頭，似乎在認可他思路的方向。
但蔣雨宏的眼神依舊銳利，顯然對細節的深入程度還不夠滿意。
技術麵的壓迫感，如同深海的水壓，一層層累積。
接下來的一個多小時，問題如疾風驟雨。
從多傳感器標定誤差在slam中的傳播模型，到占用網絡（occupancynetwork）在動態障礙物軌跡預測中的不確定性量化；
從強化學習在複雜博弈場景（如無保護左轉）訓練中的獎勵函數設計陷阱，到車規級功能安全（asil-d）對算法冗餘設計與失效模式分析（fmea）的強製性要求;
太多太多.....
蔣雨宏、卞金鱗、顧南舟如同精密配合的齒輪組。
三人輪番上陣，從算法理論、係統工程、硬件特性、安全規範等多個維度，對陳奇驚的知識儲備、工程經驗和思維深度進行了近乎“殘酷”的挖掘和擠壓。
陳奇驚調動了全部腦力應對，額頭滲出細密的汗珠。
他自認在特斯拉autopilot團隊已是核心技術骨乾，但在這三位華興技術巨擘的聯手拷問下，他數次被逼到認知的邊界，不得不承認“這個方向我們還在探索”、“這塊的落地確實存在挑戰”。
當蔣雨宏最後說出“感謝陳先生的時間，請等待後續通知”時。
陳奇驚仿佛經曆了一場高強度的大腦馬拉鬆，後背的襯衫已被汗水浸濕貼在皮膚上，手指甚至因為長時間緊繃而微微發顫。
他靠在椅背上，長長地、深深地吐出一口氣，望著天花板，第一次對“華興技術麵試”這六個字的分量，有了切膚的、近乎敬畏的理解。
這哪裡是麵試？
這特麼分明是闖一座由技術鋼鐵澆築而成的修羅場！
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