An on-board algorithm implementation on an embedded GPU: A space case study
Visualitza/Obre
10.23919/DATE48585.2020.9116538
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/334966
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2020
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
ProjecteCOMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES VII (MINECO-TIN2015-65316-P)
SuPerCom - Sustainable Performance for High-Performance Embedded Computing Systems (EC-H2020-772773)
SuPerCom - Sustainable Performance for High-Performance Embedded Computing Systems (EC-H2020-772773)
Abstract
On-board processing requirements of future space missions are constantly increasing, calling for new hardware than the traditional ones used in space. Embedded GPUs are an attractive candidate offering both high performance capabilities and low power consumption, but there are no complex industrial case studies from the space domain demonstrating these advantages. In this paper we present the GPU parallelisation of an on-board algorithm, as well as its performance on a promising embedded GPU COTS platform targeting critical systems.
CitacióRodríguez, I. [et al.]. An on-board algorithm implementation on an embedded GPU: A space case study. A: Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition. "Proceedings of the 2020 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE 2020): 09 to 13 March, 2020, Grenoble, France". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2020, p. 1718-1719. ISBN 978-3-9819263-4-7. DOI 10.23919/DATE48585.2020.9116538.
ISBN978-3-9819263-4-7
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/9116538
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Euclid_NIR_GPU4S_DATE2020.pdf | 357,2Kb | Visualitza/Obre |