CUDA-PointPillars有时崩溃的原因

博客讲述了在使用CUDA-PointPillars时遇到的程序崩溃问题,问题出现在预处理kernel中,由于浮点数转换为整数时的舍入误差导致数组访问越界。作者发现了两个缺陷,一是浮点到整数转换可能导致voxel_idx或voxel_idy越界,二是未检查voxels数量是否超过最大限制。经过修复,崩溃问题得到解决,并已向官方报告问题等待正式修复。

集成了CUDA-PointPillars的程序有时突然崩溃,而且崩溃的位置怪异,发生在CUDA的cudaDeviceSynchronize()或cudaStreamsynchronize()或cudaEventSynchronize、cudaEventRecord()之类的API里,反正是平时不大可能发生的地方,凭以往经验直觉,原因应该不是在这些API里,而是因该其他地方有非法访问把内存搞乱了,调查后发现果然是CUDA-PointPillars里的预处理部分代码有漏洞:

__global__ void generateVoxels_random_kernel(float *points, size_t points_size,
        float min_x_range, float max_x_range,
        float min_y_range, float max_y_range,
        float min_z_range, float max_z_range,
        float pillar_x_size, float pillar_y_size, float pillar_z_size,
        int grid_y_size, int grid_x_size,
        unsigned int *mask, float *voxels)
{
  int point_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if(point_idx >= points_size) return;

  float4 point = ((float4*)points)[point_idx];

  if(point.x<min_x_range||point.x>=max_x_range
    || point.y<min_y_range||point.y>=m
### CUDAPointPillars在自动驾驶中的激光雷达物体检测 对于基于CUDAPointPillars实现及其资源,在自动驾驶车辆中用于LiDAR数据的目标检测PointPillars是一种高效的方法,它通过将三维空间中的点投影到二维柱状网格来简化计算复杂度[^1]。 #### PointPillars架构概述 PointPillars采用了一种新颖的方式处理来自LiDAR传感器的数据流。该方法首先把原始点云转换成一系列垂直排列的“pillar”,即所谓的支柱表示法。这种变换不仅保留了高度信息还减少了后续卷积操作所需的内存占用量。接着利用全卷积网络(Fully Convolutional Network, FCN)提取特征并预测边界框参数以完成对象识别任务。 #### CUDA加速的重要性 由于PointPillars涉及大量的矩阵运算以及神经网络推理过程,因此借助于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)上的CUDA编程模型可以显著提升性能表现。具体来说: - **高效的并行化能力**:GPU拥有众多核心单元能够同时执行多个线程从而加快前向传播速度; - **优化后的库函数调用**:像cuBLAS这样的专用数学库提供了经过高度优化的基础算法实现,进一步增强了整体效率; ```cpp // Example of a simple CUDA kernel that could be part of the PointPillars implementation. __global__ void pillarScatterKernel(float* output, const float* input, int num_pillars){ int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if(idx < num_pillars){ // Perform operations to scatter pillars into bird's eye view representation } } ``` #### 开源项目推荐 为了更好地理解和实践这一技术方案,建议关注一些活跃维护的相关开源仓库,这些地方通常包含了详细的文档说明和技术交流社区支持。例如,SECOND (Sparsity-aware Extremely Efficient Detection)[^2] 是一个广泛使用的基于PyTorch框架下的3D目标检测工具包,其中就实现了PointPillars算法,并且已经针对不同硬件平台进行了适配和支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Arnold-FY-Chen

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值