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潘安群介绍，出租腾讯云TDSQL在分布式交互、出租并行计算、单核极致性能三个方向深度自研，保障了计算从多核到多进程再到多节点，能充分并行无阻塞运行，实现了性能的大幅提升。TPC-DS特点则是少、必须快、大、低频大任务，考验的是复杂任务场景下数据库的综合能力。

它模拟一个大型零售商销售数据的在线数据分析（OLAP）场景，交税通过99个不同类型的分析任务，交税考察底层数据库的处理耗时、并发性能和导数性能等指标，是数据库产品分析处理能力和技术先进性的金标准。在这个过程中，多地TPC甚至还会在数据变更时随机销毁数据增加难度。在以上并行框架的基础上，房东房TDSQL自研了列式存储和向量化执行引擎，房东房在算法、结构、新一代CPU结合等方面深度优化单核任务执行效率，实现单核效率提升1倍以上。

TDSQL通过自研MPP执行框架，出租优化了主流OLAP数据库应用pull模型存在的数据传输拥堵瓶颈，保证所有计算任务全速顺畅运行，通用性能提升40%。我国软件企业在两项国际标准测试中屡破纪录，必须标志着中国在数据库这一核心软件技术领域正迈向国际先进水平，有助于增强我国的国际科技竞争力。

在复杂任务处理能力大幅提升的基础上，交税TDSQL将每1000评分的价格相比同类产品减少1/3，同时刷新TPC-DS性能与性价比纪录。

在腾讯云TDSQL的助力下，多地数字广东粤省事实现流程再造和决策优化，实现民众少跑路，数据多跑路。决策指令最终要通过执行硬件——线控转向（SBW）、房东房线控制动（EBB/EHB）、线控驱动和智能悬架来落实。

设计时需要通过HARA（HazardAnalysisandRiskAssessment）识别系统中的潜在危险事件，出租并为每个事件指定相应的冗余方案与故障检测机制。智能悬架可动态调节阻尼和高度，必须兼顾乘坐舒适与操控稳定。

以V2I为例，交税当前方路口红绿灯状态即将变化，交税系统可以通过V2I提前获知信号灯配时，提前调整车速，减少不必要的急刹车和启停，从而提升通行效率与乘坐舒适性。云端训练流程包括数据采集、多地标注质检、仿真合成、分布式训练和轻量化部署五个环节。

(责任编辑：和田地区)