“自动驾驶的复杂性和计算需求迫使许多学术研究人员、汽车制造商，尤其是电子设备制造商，通过创新各自的产品来应对自动驾驶汽车面临的各种挑战。这些挑战包括车辆的长距离行驶：在模拟环境中约120亿英里，在公共道路上约1亿英里。为此，许多人转而采用基于同构和异构平台的并行计算机。 这类平台的典型代表是现代高性能计算机，它们同时利用了计算单元和图形处理单元的能力与资源。这些单元联系表 异构平台，专用于高性能和并行计算。此类框架的主要缺陷在于数据
主机与其关联加速器之间的传输延迟。这主要源于将数据从主机的随机访问存储器（RAM）传输到外设RAM的过程。数据传输过程经历多个阶段，包括从可分页内存和固定内存中检索数据，然后将其传输到外设，通常通过外设组件互连express（PCIe）总线进行。 本文概述了相关研究工作，并介绍了为降低数据传输延迟而提出的各种概念。文中还提出了一些新概念，这些概念有望克服或至少规避异构平台的主要局限性。因此，本文最后一部分列出了不同数据传输方法在异构平台上的性能表现。实验在 NVIDIA Jetson TX2 开发板和 NVS 510 GPU 上进行。