进一步优化视觉系统，使用CUDA实现120FPS峰值性能 #4
Description
背景
当前视觉推理系统已实现100FPS，但仍有进一步提升空间。为了满足更高实时性场景的需求，计划利用CUDA深度优化，冲击120FPS的峰值性能。
需求与目标
- 推理主循环整体峰值达到120FPS（实际帧率稳定≥100FPS）
- 充分利用GPU（CUDA）进行数据预处理、推理和后处理
- 降低CPU与GPU之间的数据传输和同步延迟
优化建议
- CUDA加速图像预处理
- 使用自定义CUDA Kernel或OpenCV CUDA模块加速resize、letterbox、归一化等操作
- 尽量将预处理全部放在GPU端完成，避免频繁的数据拷贝
- 批量推理与流并行
- 合理设置batch size（如4~8），结合多个CUDA流实现采集、预处理、推理的流水线并行
- 动态自适应批次和流数量，根据实时负载调整
- 模型优化
- 使用TensorRT对ONNX模型进一步量化（FP16/INT8）、层融合、workspace优化
- 测试多种模型结构剪枝方案，减少模型延迟
- 内存管理优化
- 使用Pinned Memory/Page Locked Memory加速CPU-GPU传输
- 批量分配和重用显存缓冲区，减少内存碎片
- 异步发布与数据流管控
- ROS消息发布和主处理流程分离，采用异步队列
- 实现帧队列优先级调度，丢弃过时帧，保证低延迟
- 系统级性能监控与自适应
- 实时监控各阶段耗时、GPU利用率、显存占用
- 根据性能瓶颈动态调整流水线参数
预期效果
- 峰值帧率达到120FPS，实际稳定帧率100FPS以上
- 系统整体延迟进一步降低，满足高动态实时需求
任务拆解
- CUDA图像预处理模块开发
- 多流异步流水线重构
- ONNX模型TensorRT极致优化与量化
- 内存与数据流管控优化
- 性能监控模块与自适应调度
欢迎团队成员补充更多优化思路和实测经验！