Comment gérer la mémoire GPU lors du traitement de plusieurs capteurs robotisés ?

Réponse rapide

La mémoire GPU se gère en dimensionnant buffers et modèles, en réutilisant les allocations, en contrôlant copies et files, et en surveillant fragmentation, saturation, erreurs et libération lors de chaque changement de capteur.

Compter les buffers

Images, nuages, activations, cartes et sorties sont mesurés par résolution et fréquence. Les pointes simultanées et doubles copies sont incluses.

Éviter la contention

Flux critiques, vidéo et journalisation ont des priorités et budgets distincts. Les buffers sont bornés et les données trop anciennes sont rejetées.

Réagir au manque

Allocation échouée, transfert lent, fragmentation ou erreur mémoire déclenchent réduction de résolution, mode CPU, ralentissement ou arrêt contrôlé.

Réutiliser une mémoire sans synchronisation peut corrompre une mesure

Une sortie écrasée ou lue avant transfert peut produire une commande plausible mais fausse. Les événements et barrières sont testés sous charge maximale.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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