Apollo自动驾驶平台中SMOKE检测器CPU性能问题分析

背景介绍

在自动驾驶感知系统中，摄像头目标检测是一个关键环节。Apollo自动驾驶平台提供了多种检测算法，其中SMOKE检测器是基于单目3D目标检测的算法。近期有开发者反馈，在Apollo 8.0版本中使用SMOKE检测器时遇到了严重的CPU资源占用问题。

问题现象

在配置了SMOKE检测器的感知流水线中，系统表现出以下异常特征：

1. CPU使用率异常升高，所有核心都达到接近100%的使用率
2. 检测延迟明显增加，单帧处理时间超过200ms
3. 整个感知系统的实时性受到影响，障碍物输出出现明显延迟
4. 相比之下，使用YOLO检测器的流水线表现正常，CPU使用率和延迟都在合理范围内

技术分析

通过对SMOKE检测器代码的深入分析，我们发现其性能问题主要源于以下技术实现细节：

1. 后处理阶段完全在CPU上执行：SMOKE的后处理算法没有针对GPU进行优化，所有计算都在CPU上完成
2. 基于LibTorch的推理：虽然使用了深度学习框架，但整个推理过程没有充分利用GPU加速
3. 缺乏TensorRT优化：与YOLO检测器不同，SMOKE没有使用TensorRT进行推理优化

解决方案建议

对于Apollo 8.0用户，我们建议：

1. 短期方案：在配置文件中改用YOLO检测器，这是经过充分优化的替代方案
2. 长期方案：考虑升级到Apollo 9.0，该版本提供了全新的两阶段YOLO检测器，包含完整的训练代码和更好的性能优化

技术演进方向

从Apollo平台的技术演进来看，开发团队已经明确：

1. SMOKE检测器将不再进行GPU和TensorRT优化
2. 未来重点将放在基于YOLO的检测方案上
3. 新版本提供了更完善的单目3D检测训练框架

总结

在自动驾驶感知系统的开发中，算法选择需要综合考虑精度和性能。SMOKE检测器虽然在某些场景下可能提供较好的检测效果，但其CPU实现方式导致了严重的性能瓶颈。对于追求实时性的应用场景，建议采用经过充分优化的YOLO系列检测器，特别是在Apollo 9.0及以后版本中提供的新方案。