Inbox/系统基座文件/3/3.1/3.1 异构协同模型与职责边界 (Heterogeneous Collaboration Model & Responsibility Boundary).md

tags, date created, date modified

tags	date created	date modified
	星期四, 十一月 27日 2025, 11:54:57 中午	星期四, 十一月 27日 2025, 11:44:56 晚上

3.1 异构协同模型与职责边界 (Heterogeneous Collaboration Model & Responsibility Boundary)

• 设计目标：最大化利用国产异构硬件特性（Feiteng 的逻辑控制能力 + Iluvatar 的并行浮点能力），同时最小化 PCIe 总线上的交互频率。

3.1.1 Device 侧驻留图谱：信号处理流水线 (Device-Resident Workload: Signal Processing Pipeline)

• 核心指向：定义必须**“死锁”在 GPU 显存**中运行的算法全集。严禁数据在中间步骤回流 CPU。
• 算法栈与库选型：
  • 波束形成 (DBF)：利用 cuBLAS (Vendor) 进行矩阵乘法加速。
  • 脉冲压缩 & 多普勒处理：利用 cuFFT (Vendor) 执行批量 FFT。
  • 恒虚警检测 (CFAR)：利用 Thrust (Open Source/Vendor SDK) 的 transform 和 stencil 算法实现并行滑窗检测，避免手写复杂 Kernel。
• 边界法则：“GB 进，KB 出”。输入是原始 I/Q (GB 级)，输出是点迹列表 (KB 级)。中间过程（如 RDM 矩阵）绝不离开显存。

3.1.2 Host 侧驻留图谱：逻辑控制与后处理 (Host-Resident Workload: Logic & Post-Processing)

• 核心指向：定义由 CPU 负责的标量计算和状态管理任务。
• 开源库集成：
  • 数据关联与滤波 (Tracking)：利用 Eigen3 (Open Source) 实现卡尔曼滤波（Kalman Filter）和概率数据互联（PDA）算法。Eigen 的向量化指令（NEON）能极好地适配飞腾 CPU。
  • 全链路日志与审计：集成 spdlog 或 glog (Open Source)，在控制路径上打点，记录任务调度延迟和状态变更，而非自己造日志轮子。
  • 参数配置管理：集成 yaml-cpp (Open Source) 解析雷达波位表和 CFAR 阈值参数。

3.1.3 宏指令交互接口 (Macro-Instruction Interface)

• 核心指向：定义 Host 指挥 Device 的“语言”。摒弃微观的“启动这个 Kernel”式调用，转为 “宏指令 (Macro-Op)” 模式。
• 指令结构：定义 RadarProcessingJob 结构体。
  • 包含：BatchID、WaveformParams（波形参数）、AlgoConfig（算法开关）。
  • 机制：CPU 只需下发一个 Job 对象，GPU 侧的 “执行器 (Executor)” 自动展开为数十个 Kernel 的调用序列。这极大减少了 Host 端的调度抖动。

3.1.4 算力回流边界：CFAR 截断点 (The "CFAR Cutoff" Boundary)

• 核心指向：精确定义数据从 GPU 流回 CPU 的唯一物理与逻辑时刻。
• 截断策略：
  • 物理点：CFAR 检测完成后。此时数据量从“全图像素”坍缩为“稀疏点迹”。
  • 数据转换：在 GPU 上直接使用 Thrust 的 copy_if 算子，将满足阈值的点收集到连续内存块（DetectionResult 数组），然后一次性 DMA 回传。
  • 反模式警示：严禁将整个 2D 距离 - 多普勒图（Range-Doppler Map）传回 CPU 做检测，这会瞬间击穿 PCIe x8 带宽。