自主车辆高级感测和响应制造技术

本申请公开了自主车辆高级感测和响应。一个实施例提供了一种自主车辆内的计算装置，所述计算装置包括：无线网络装置，用于启用与自主车辆网络的无线数据连接；一组多个处理器，包括通用处理器和通用图形处理器，所述一组多个处理器用于执行计算管理器以对与所述自主车辆相关联的计算工作负荷的执行进行管理，所述计算工作负荷与所述自主车辆的自主操作相关联；以及卸载逻辑，被配置成在所述一组多个处理器上执行，所述卸载逻辑用于确定将所述计算工作负荷中的一个或多个卸载至在所述无线网络装置的范围内的一个或多个自主车辆。

Advanced sensing and response for autonomous vehicles

This application discloses advanced sensing and response for autonomous vehicles. One embodiment provides a computing device in an autonomous vehicle, which includes a wireless network device for enabling wireless data connection with the autonomous vehicle network, a set of multiple processors, including a general purpose processor and a general purpose graphics processor, and a set of multiple processors for executing a computing manager to The execution of the computational workload associated with the autonomous vehicle is managed, the computational workload associated with the autonomous operation of the autonomous vehicle, and the unloading logic configured to be executed on the set of multiple processors for determining one or more of the computational workloads. A plurality of autonomous vehicles are discharged to the range of the wireless network device.

【技术实现步骤摘要】
自主车辆高级感测和响应
实施例总体上涉及数据处理，且更具体地涉及经由通用图形处理单元进行的数据处理。
技术介绍
当前的并行图形数据处理包括被开发用于对图形数据执行特定操作的系统和方法，这些特定操作如例如线性内插、曲面细分、栅格化、纹理映射、深度测试等。传统上，图形处理器使用固定功能计算单元来处理图形数据；然而，最近，图形处理器的多个部分已变得可编程，从而使得这样的处理器能够支持用于处理顶点和片段数据的更广泛种类的操作。为进一步提高性能，图形处理器通常实施处理技术(比如，流水线操作)，这些处理技术试图贯穿图形流水线的不同部分来并行处理尽可能多的图形数据。具有单指令多线程(SIMT)架构的并行图形处理器被设计成最大化图形流水线中的并行处理量。在SIMT架构中，多组并行线程试图尽可能经常地一起同步执行程序指令，以提高处理效率。用于SIMT架构的软件和硬件的一般性概述可以在以下两者中找到：ShaneCook的CUDA编程(CUDAProgramming)，第3章，第37-51页(2013年)；和/或NicholasWilt的CUDA手册(GPU编程的综合指南(AComprehensiveGu本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自主车辆内的计算装置，所述计算装置包括：无线网络装置，用于启用与自主车辆网络的无线数据连接；一组多个处理器，包括通用处理器和通用图形处理器，所述一组多个处理器用于执行计算管理器以对与所述自主车辆相关联的计算工作负荷的执行进行管理；以及卸载逻辑，被配置成在所述一组多个处理器上执行，所述卸载逻辑用于确定将所述计算工作负荷中的一个或多个卸载至在所述无线网络装置的范围内的一个或多个自主车辆。

【技术特征摘要】
2017.04.17 US 15/488,9141.一种自主车辆内的计算装置，所述计算装置包括：无线网络装置，用于启用与自主车辆网络的无线数据连接；一组多个处理器，包括通用处理器和通用图形处理器，所述一组多个处理器用于执行计算管理器以对与所述自主车辆相关联的计算工作负荷的执行进行管理；以及卸载逻辑，被配置成在所述一组多个处理器上执行，所述卸载逻辑用于确定将所述计算工作负荷中的一个或多个卸载至在所述无线网络装置的范围内的一个或多个自主车辆。2.如权利要求1所述的计算装置，其特征在于，所述卸载逻辑另外被配置成确定经由所述自主车辆网络将所述计算工作负荷中的一个或多个卸载至远程数据中心。3.如权利要求2所述的计算装置，其特征在于，所述卸载逻辑用于：基于包括计算需求和通信延迟的因素，确定将所述计算工作负荷中的一个或多个卸载至在所述无线网络装置的范围内的所述一个或多个自主车辆中的一个以及经由所述自主车辆网络卸载至所述远程数据中心。4.如权利要求3所述的计算装置，其特征在于，所述卸载逻辑用于：响应于表明计算工作负荷将被卸载的通知，确定到云数据中心的第一延迟对于将被卸载的所述计算工作负荷是否是可接受的，并且响应于确定所述第一延迟在可接受范围内而将所述计算工作负荷卸载至所述云数据中心。5.如权利要求3所述的计算装置，其特征在于，所述卸载逻辑用于：响应于表明计算工作负荷将被卸载的通知，确定到所述无线网络装置的范围内的所述一个或多个自主车辆中的一个的第二延迟是否是可接受的，并且将所述计算工作负荷卸载至与所述第二延迟相关联的所述自主车辆。6.如权利要求5所述的计算装置，其特征在于，所述卸载逻辑用于：在所述计算工作负荷被卸载至与所述第二延迟相关联的所述自主车辆之前，确定在与所述第二延迟相关联的所述自主车辆处可用的计算资源是否足以处理将被卸载的所述计算工作负荷。7.如权利要求1至6中任一项所述的计算装置，其特征在于，所述卸载逻辑用于：在所述卸载逻辑用于确定将所述计算工作负荷中的一个或多个卸载至所述一个或多个自主车辆之前，确定在所述无线网络装置的范围内的所述一个或多个自主车辆存在安全且可信的关系。8.如权利要求1至6中任一项所述的计算装置，其特征在于，所述一组多个处理器用于接收从相邻自主车辆卸载的计算工作负荷。9.如权利要求8所述的计算装置，其特征在于，所述一组多个处理器接收来自一组相连接传感器的传感器数据，并且从所述相邻自主车辆卸载的所述计算工作负荷包括将基于所接收传感器数据而执行的搜索操作。10.如权利要求9所述的计算装置，其特征在于，所述搜索操作包括在自主车辆传感器的传感器检测区域内定位搜索目标。11.一种执行用于自主车辆的机器学习操作的方法，所述方法包括：确定将由所述自主车辆的计算装置来处理计算工作负荷；经由自主车辆网络确定到远程数据中心的第一延迟；当所述第一延迟低于与所述计算工作负荷相关联的阈值时经由所述远程数据中心至少分派所述计算工作负荷的第一部分以供处理；响应于确定所述第一延迟高于与所述计算工作负荷相关联的所述阈值而确定到无线网络装置的范围内的自主车辆的第二延迟；以及响应于确定所述第二延迟低于与所述计算工作负荷相关联的所述阈值而至少分派所述计算工作负荷的第二部分。12.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：B·拉科沙玛楠，L·L·赫德，B·J·阿什博，E·乌尔德阿迈德瓦尔，马立伟，J·金，J·E·高茨克里奇，C·萨科斯维尔，M·S·斯特里克兰德，B·T·刘易斯，L·库伯，A·考克，A·R·阿普，P·萨蒂，J·雷，B·文布，J·S·图雷克，N·法鲁奇，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国,US