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自動運転のレベル5へむけて
~リアルタイムシミュレーションと加速シミュレーションのための
異種プラットフォーム(CPUとGPU)のコード最適化とハードウェア適応に関する調査と概要~

Author : Farid Bounini, Denis Gingras, Herve Pollart, Omar Chakroun

自動運転の複雑さとコンピューティング要件により、多くの学術研究者、自動車メーカー、特に電子機器メーカーは、自動運転車のさまざまな課題に直面し、それぞれの製品を革新する必要に迫られます。

これらの課題は、車両を長距離にわたって運転することで、シミュレーション環境では約120億マイル、公道では約1億マイルが要求されます。
このため、多くの企業は同種および異種プラットフォームの並列コンピュータに依存せざるを得ません。
これらのプラットフォームの良い例は、コンピューティングおよびグラフィックスコンピューティングユニットの機能とリソースを同時に活用する最新の高性能コンピューターです。
これらのユニットは、高性能で並列コンピューティング専用の異種プラットフォームを形成します。

このようなフレームワークの主なギャップは、ホストとそれに関連付けられたアクセラレータ間のデータ転送レイテンシです。
これは主に、ホストのランダムアクセスメモリ(RAM)から接続されたデバイスのRAMにデータを転送するプロセスによるものです。

データ転送プロセスは、PageableメモリとPinned(page-locked)メモリからデータを取得してから、通常はPeripheral Component Interconnect Express(PCIe)バスを介してデバイスに転送するなど、さまざまな段階を経ます。
ここでは、関連する作業の一般的な概要と、データ転送の待ち時間を短縮するために提案されているさまざまな概念を紹介します。
異機種プラットフォームの主な制限を克服または少なくとも回避できるいくつかの新しい概念を紹介します。

したがって、最後の部分は、異機種プラットフォームでのさまざまなデータ転送方法のパフォーマンスを示しています。
実験は、NVIDIA Jetson TX2開発ボードとNVS 510 GPUで行いました。



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