arXiv · cs.AI· Rohit Verma·· 19 天前AI 评分28
BEVPIPE：用可移植 GPU 计算部署 BEV 感知的算子失配问题
The Operator Mismatch Problem: Deploying BEV Perception with Portable GPU Compute
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Rohit Verma
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.11504v1
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AI 导读
BEV 感知模型依赖稀疏 3D 卷积与几何 scatter 操作，现有推理运行时无法表示，且稀疏卷积库均为 CUDA-only 并与 PyTorch 耦合。论文提出 BEVPIPE 框架，将模型切分为运行时管理的稠密子图和 voxelizer、sparse encoder、BEV projector 三个外部算子扩展，通过共享 GPU 内存连接。BEVPIPE 实现相比传统部署 19.5x 的端到端加速，保留 98.5% 的参考 mAP，并可跨不同 GPU 后端移植。
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