【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及自动驾驶，具体涉及一种图形处理单元gpu的故障检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品、自动驾驶系统及车辆。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的不断成熟，未来将会有越来越多的自动驾驶车辆或无人驾驶车辆在城市道路上出现，从而提升城市的交通运输效率。实现自动驾驶技术的算法离不开强大的计算能力，其中图形处理单元(graphics processing unit，gpu)在处理ai算法过程中扮演着重要角色。
2、gpu擅长于并行计算和图形处理，对于自动驾驶技术中的感知和视觉处理任务非常关键。gpu可以同时处理大量的数据并执行并行计算，提供高速图像处理和实时反馈，从而实现精准的目标检测、障碍物识别和道路辨识等功能。
3、通过利用gpu的强大算力，自动驾驶技术可以更高效地进行数据处理和决策，使车辆能够实时感知和理解周围环境，做出准确的驾驶决策和操作。这样可以提高驾驶安全性、降低交通事故风险，并为城市交通运输带来更高的效率和便利性。
4、在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
技术实现思路
1、本公开提供了一种图形处理单元gpu的故障检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品、自动驾驶系统及车辆。
2、根据
3、根据本公开的另一方面，提供了一种用于图形处理单元gpu的故障检测装置，包括：第一模块，用于获取与多个gpu相关的系统日志信息；第二模块，用于至少根据所述系统日志信息，确定所述多个gpu中的一个或更多gpu是否存在gpu硬件类故障，其中，所述gpu硬件类故障为与gpu硬件相关的故障；以及第三模块，用于响应于确定存在所述gpu硬件类故障，至少输出指示gpu硬件类故障的提示信息。
4、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述故障检测方法。
5、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述故障检测方法。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述故障检测方法。
7、根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶系统，包括：多个gpu；以及上述故障检测装置或者上述电子设备。
8、根据本公开的另一方面，提供了一种车辆，包括：上述自动驾驶系统。
9、根据本公开的一个或多个实施例，可以及时检测和识别gpu硬件类故障，并提供相应的提示信息，以便快速响应和解决问题，提高系统的可靠性和稳定性。
10、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于图形处理单元GPU的故障检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述GPU硬件类故障包括以下中的至少一者：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述GPU硬件类故障包括所述GPU链路故障，所述GPU链路故障包括GPU缺失故障、GPU带宽故障和GPU速率故障，所述系统日志信息包括GPU访问结果，所述GPU访问结果是按照GPU标识列表访问多个GPU得到的，所述GPU标识列表包括与所述多个GPU分别对应的多个GPU标识，并且所述至少根据所述系统日志信息，确定所述多个GPU中的一个或更多GPU是否存在GPU硬件类故障包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述系统日志信息还包括系统重新初始化的次数，所述系统重新初始化为响应于确定GPU缺失而触发的操作，并且所述响应于确定存在所述GPU硬件类故障，至少输出指示GPU硬件类故障的提示信息包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述响应于确定存在所述GPU硬件类故障，至少输出指示GPU硬件类故障的提示信息还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述GPU标识包括总线设备功能值BDF，所述BDF是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第二风险级别故障的提示信息包括：
8.根据权利要求3所述的方法，其中，所述系统日志信息还包括所述多个GPU分别对应的多个实际链路带宽值和/或所述多个GPU分别对应的多个实际链路速率值，并且所述根据所述系统日志信息，确定所述多个GPU中的一个或更多GPU是否存在GPU带宽故障和/或GPU速率故障包括以下中的至少一者：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述响应于确定存在所述GPU硬件类故障，至少输出指示GPU硬件类故障的提示信息包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述GPU标识包括总线设备功能值BDF，所述BDF是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第二风险级别故障的提示信息包括：
11.根据权利要求2-10任一项所述的方法，其中，所述GPU硬件类故障包括所述GPU过温故障，所述系统日志信息包括所述多个GPU分别对应的多个实际温度，并且所述至少根据所述系统日志信息，确定所述多个GPU中的一个或更多GPU是否存在GPU硬件类故障包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述GPU标识包括总线设备功能值BDF，所述BDF是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第一风险级别故障的提示信息包括：
13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述响应于确定存在所述GPU硬件类故障，至少输出指示GPU硬件类故障的提示信息还包括：
14.根据权利要求11所述的方法，其中，所述GPU标识包括总线设备功能值BDF，所述BDF是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第二风险级别故障的提示信息包括：
15.根据权利要求11所述的方法，还包括：
16.根据权利要求2-10任一项所述的方法，其中，所述GPU硬件类故障包括所述GPU操作故障，所述系统日志信息包括GPU驱动程序的错误报告，所述GPU驱动程序的错误报告包括至少一个错误信息，所述错误信息包括错误名称和相应的GPU标识，并且所述至少根据所述系统日志信息，确定所述多个GPU中的一个或更多GPU是否存在GPU硬件类故障包括：
17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述GPU标识包括总线设备功能值BDF，所述BDF是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第二风险级别故障的提示信息包括：
18.根据权利要求16所述的方法，还包括：
19.根据权利要求16所述的方法，还包括：
20.一种用于图形处理单元GPU的故障检测装置，包括：
21.一种电子设备，包括：
22.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-19中任一项所述的方法。
23.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-19中任一项所述的方法。
24.一种自动驾驶系统，包括：
25.一种车辆，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于图形处理单元gpu的故障检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述gpu硬件类故障包括以下中的至少一者：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述gpu硬件类故障包括所述gpu链路故障，所述gpu链路故障包括gpu缺失故障、gpu带宽故障和gpu速率故障，所述系统日志信息包括gpu访问结果，所述gpu访问结果是按照gpu标识列表访问多个gpu得到的，所述gpu标识列表包括与所述多个gpu分别对应的多个gpu标识，并且所述至少根据所述系统日志信息，确定所述多个gpu中的一个或更多gpu是否存在gpu硬件类故障包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述系统日志信息还包括系统重新初始化的次数，所述系统重新初始化为响应于确定gpu缺失而触发的操作，并且所述响应于确定存在所述gpu硬件类故障，至少输出指示gpu硬件类故障的提示信息包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述响应于确定存在所述gpu硬件类故障，至少输出指示gpu硬件类故障的提示信息还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述gpu标识包括总线设备功能值bdf，所述bdf是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第一风险级别故障的提示信息包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述gpu标识包括总线设备功能值bdf，所述bdf是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第二风险级别故障的提示信息包括：
8.根据权利要求3所述的方法，其中，所述系统日志信息还包括所述多个gpu分别对应的多个实际链路带宽值和/或所述多个gpu分别对应的多个实际链路速率值，并且所述根据所述系统日志信息，确定所述多个gpu中的一个或更多gpu是否存在gpu带宽故障和/或gpu速率故障包括以下中的至少一者：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述响应于确定存在所述gpu硬件类故障，至少输出指示gpu硬件类故障的提示信息包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述gpu标识包括总线设备功能值bdf，所述bdf是用于描述总线上设备的唯一标识符，并且所述至少输出指示第二风险级别故障的提示信息包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：邹东坡，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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