CUDA持久线程(CuPer)提升Jetson TX2实时性能

"这篇白皮书《通过CUDA持久线程（CuPer）在Jetson TX2上提升实时性能》由咨询软件工程师Todd Allen撰写，旨在探讨如何利用CUDA持久线程技术来增强基于Jetson TX2平台的实时软件的性能。文章于2018年3月发布，详细介绍了GPU（图形处理器单元）在实时应用中的作用，特别是针对毫秒级以下帧持续时间约束的挑战。" 在实时软件开发领域，开发者越来越倾向于利用GPU的并行计算能力，如CUDA编程模型，来执行复杂的并行计算任务。然而，GPU在历史上的一个主要问题是确定性较差，这限制了它们在对帧持续时间有严格要求的实时应用中的使用。近年来，虽然这个问题有所改善，但对于那些帧间隔非常短（可能低至100微秒）的应用来说，仍然存在挑战。 CUDA持久线程（CuPer）是一种可以显著提高确定性的方法，使得中等规模的工作负载适用于这类实时应用。文章中提出了一种基于CUDA的简单API，该API设计用于实现这种编程风格，并展示了使用此API时的时序结果。通过CUDA持久线程，可以在GPU上下文中保持工作线程的存活状态，从而减少线程创建和销毁带来的开销，提高响应速度和确定性。 文章详细讨论了如何利用CUDA持久线程技术优化实时应用的性能。首先，解释了CUDA持久线程的概念，以及它如何与传统的CUDA执行模型（如流和作业队列）相结合。接着，作者可能分析了在Jetson TX2这样的嵌入式平台上，CuPer如何有效利用硬件资源，降低延迟并提升吞吐量。此外，可能还涵盖了在实时系统中如何管理和调度这些持久线程，以确保满足严格的时序约束。 在实验部分，白皮书可能报告了一系列基准测试和案例研究，这些研究展示了CuPer在实际应用中的性能改进。测试结果可能包括不同工作负载大小、并发线程数和实时性能指标，如最大帧率、抖动和响应时间等。这些数据有助于读者理解在不同场景下，CuPer如何提升系统的实时性能。 这篇白皮书对于希望在嵌入式设备上利用GPU进行实时计算的开发者来说，是一份有价值的参考资料。它不仅提供了理论背景，还通过实际示例和性能评估，帮助读者理解和应用CUDA持久线程技术，以优化对毫秒级响应时间敏感的系统。