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异构计算平台激光雷达算法优化研究
被引量:
3
1
作者
许武
梁军
+3 位作者
李威
徐鹏飞
徐圣瑞
张福贵
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1-7,共7页
单纯采用CPU处理激光雷达点云数据已无法满足其实时性需求。为此,选用NVIDIA Tegra X1作为异构计算平台,对激光雷达数据处理算法进行加速。结合硬件架构特征和激光雷达数据处理算法的特性,通过粗粒度并行解决GPU优化过程中出现的负载不...
单纯采用CPU处理激光雷达点云数据已无法满足其实时性需求。为此,选用NVIDIA Tegra X1作为异构计算平台,对激光雷达数据处理算法进行加速。结合硬件架构特征和激光雷达数据处理算法的特性,通过粗粒度并行解决GPU优化过程中出现的负载不均衡问题。同时采用零复制和数据本地化的方法进行数据的精细优化。实验结果表明,相较于目前智能车上使用的工控机,优化后的激光雷达数据处理算法能够加速5倍~6倍,提高了智能车对雷达数据处理的实时性。
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关键词
粗粒度并行
负载不均衡
零复制
数据本地化
GPU优化
异构计算平台
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职称材料
题名
异构计算平台激光雷达算法优化研究
被引量:
3
1
作者
许武
梁军
李威
徐鹏飞
徐圣瑞
张福贵
机构
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金"视听觉信息的认知计算"重大研究计划重点支持项目"智能车驾驶脑认知技术
平台与转化研究"(91420202)
+8 种基金
由北京联合大学和原总参61所合作承担
鲍泓教授为项目负责人
李德毅院士为首席专家
横向建立了十三个课题组群
纵向建立了"猛狮""京龙"和宇通等六个车队群
全过程实行有效的矩阵式管理。该项目的核心是研究"如何在开放道路条件下
自主完成各类驾驶行为
可用于深度学习和自学习的机器驾驶脑/不确定性驾驶环境的认知"这一系列科学问题
北京市教委科研计划项目(KM201811417006)
文摘
单纯采用CPU处理激光雷达点云数据已无法满足其实时性需求。为此,选用NVIDIA Tegra X1作为异构计算平台,对激光雷达数据处理算法进行加速。结合硬件架构特征和激光雷达数据处理算法的特性,通过粗粒度并行解决GPU优化过程中出现的负载不均衡问题。同时采用零复制和数据本地化的方法进行数据的精细优化。实验结果表明,相较于目前智能车上使用的工控机,优化后的激光雷达数据处理算法能够加速5倍~6倍,提高了智能车对雷达数据处理的实时性。
关键词
粗粒度并行
负载不均衡
零复制
数据本地化
GPU优化
异构计算平台
Keywords
coarse-grained parallelism ( load imbalance ( zero copy
data locality
GPU optimization
heterogeneouscomputing platform
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
异构计算平台激光雷达算法优化研究
许武
梁军
李威
徐鹏飞
徐圣瑞
张福贵
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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