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Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: una revisiónn de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales

Abstract: La conducción autónoma despierta un interés cada vez mayor en la industria, no solo en el sector de la automoción, sino también en el transporte de personas o mercancías por carretera o ferrocarril y en entornos de fabricación más controlados. Los sistemas ciber-físicos que se están proponiendo para este tipo de aplicaciones requieren de una gran capacidad de cómputo (arquitecturas hardware con varios núcleos, GPUs, NPUs?) para poder atender y reaccionar a una múltiple y compleja cantidad de sensores (cámaras, radar, LiDAR, medida de distancia, etc.). Por otro lado, este tipo de sistemas debe atender a requisitos de seguridad funcional y también de tiempo real. Este último aspecto plantea retos en los que se está trabajando intensamente y en los que aún quedan muchas cuestiones por resolver. En este trabajo, se hace una revisión de la literatura más reciente del uso de arquitecturas heterogéneas con GPUs en aplicaciones de tiempo real. Estos trabajos proponen soluciones para la estimación de cotas de tiempos de ejecución y respuesta temporal, proponiendo diferentes estrategias de optimización destacando la mitigación de interferencia en la memoria.

 Fuente: Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial, 2024, 21(1), 1-16

Editorial: Comité Español de Automática (CEA)

 Año de publicación: 2024

Nº de páginas: 16

Tipo de publicación: Artículo de Revista

 DOI: 10.4995/riai.2023.20321

ISSN: 1697-7912,1697-7920

 Proyecto español: PID2021-124502OB-C42

Url de la publicación: https://doi.org/10.4995/riai.2023.20321

Autoría

GÓMEZ ITURRIOZ, IOSU

DÍAZ DE CERIO, UNAI