Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales
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...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2023-11-01
|
| Series: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/20321 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1832544180756283392 |
|---|---|
| author | Iosu Gomez Unai Díaz de Cerio Jorge Parra Juan M. Rivas J. Javier Gutiérrez |
| author_facet | Iosu Gomez Unai Díaz de Cerio Jorge Parra Juan M. Rivas J. Javier Gutiérrez |
| author_sort | Iosu Gomez |
| collection | DOAJ |
| description | 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. |
| format | Article |
| id | doaj-art-1b5bf1090f6842a3b2f3d7bbd46ffcec |
| institution | Kabale University |
| issn | 1697-7912 1697-7920 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2023-11-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
| record_format | Article |
| series | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| spelling | doaj-art-1b5bf1090f6842a3b2f3d7bbd46ffcec2025-02-03T10:53:38ZspaUniversitat Politècnica de ValènciaRevista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI1697-79121697-79202023-11-0121111610.4995/riai.2023.2032119514Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporalesIosu Gomez0https://orcid.org/0009-0006-2640-5454Unai Díaz de Cerio1https://orcid.org/0000-0002-0796-8650Jorge Parra2https://orcid.org/0000-0001-6688-891XJuan M. Rivas3https://orcid.org/0000-0002-0527-7573J. Javier Gutiérrez4https://orcid.org/0000-0002-0706-5494IkerlanIkerlanIkerlanUniversidad de CantabriaUniversidad de CantabriaLa 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.https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/20321sistemas embebidossistemas de tiempo realplanificaciónprocesadores heterogéneosgpus |
| spellingShingle | Iosu Gomez Unai Díaz de Cerio Jorge Parra Juan M. Rivas J. Javier Gutiérrez Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI sistemas embebidos sistemas de tiempo real planificación procesadores heterogéneos gpus |
| title | Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales |
| title_full | Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales |
| title_fullStr | Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales |
| title_full_unstemmed | Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales |
| title_short | Uso de GPUs en aplicaciones de tiempo real: Una revisión de técnicas para el análisis y optimización de parámetros temporales |
| title_sort | uso de gpus en aplicaciones de tiempo real una revision de tecnicas para el analisis y optimizacion de parametros temporales |
| topic | sistemas embebidos sistemas de tiempo real planificación procesadores heterogéneos gpus |
| url | https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/20321 |
| work_keys_str_mv | AT iosugomez usodegpusenaplicacionesdetiemporealunarevisiondetecnicasparaelanalisisyoptimizaciondeparametrostemporales AT unaidiazdecerio usodegpusenaplicacionesdetiemporealunarevisiondetecnicasparaelanalisisyoptimizaciondeparametrostemporales AT jorgeparra usodegpusenaplicacionesdetiemporealunarevisiondetecnicasparaelanalisisyoptimizaciondeparametrostemporales AT juanmrivas usodegpusenaplicacionesdetiemporealunarevisiondetecnicasparaelanalisisyoptimizaciondeparametrostemporales AT jjaviergutierrez usodegpusenaplicacionesdetiemporealunarevisiondetecnicasparaelanalisisyoptimizaciondeparametrostemporales |