VaPr: Variable-Precision Tensors to Accelerate Robot Motion Planning
作者: Yu-Shun Hsiao, Siva Kumar Sastry Hari, Balakumar Sundaralingam, Jason Yik, Thierry Tambe, Charbel Sakr, Stephen W. Keckler, Vijay Janapa Reddi
分类: cs.RO
发布日期: 2023-10-11
备注: 7 pages, 5 figures, 8 tables, to be published in 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
💡 一句话要点
提出可变精度张量以加速机器人运动规划
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 可变精度 运动规划 机器人技术 内存优化 GPU加速 高维数据处理
📋 核心要点
- 现有方法在高维运动生成中使用固定精度，导致内存带宽瓶颈，限制了在低功耗设备上的应用。
- 本文提出可变精度张量（VaPr）搜索优化，动态选择适合的精度以提高运动生成效率。
- 在800个规划问题的实验中，VaPr在多个环境中实现了显著的速度提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
高维运动生成需要数值精度以实现平滑且无碰撞的解决方案。传统上使用双精度或单精度浮点格式，这对设备的内存带宽造成压力，并限制了其在低功耗边缘设备上的应用。本文提出可变精度（VaPr）搜索优化，通过为重要张量使用降低精度的数据类型，消除内存瓶颈，从而加速运动生成。实验结果表明，4位浮点格式足以满足运动生成堆栈中最大张量的需求，VaPr在Jetson Orin和RTX2080 Ti GPU上分别实现了6.3%和9.9%的速度提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高维运动生成中固定精度导致的内存带宽瓶颈问题。现有方法使用单一精度，限制了在低功耗边缘设备上的应用，影响了移动机器人性能。
核心思路：论文提出可变精度（VaPr）搜索优化，通过为重要张量选择合适的精度，减少内存占用并加速计算。该方法利用现有平台支持的GPU加速，探索不同精度组合以优化性能。
技术框架：整体架构包括数据类型选择模块、精度转换单元和运动生成算法。首先，通过VaPr搜索优化确定每个张量的最佳精度，然后利用GPU加速进行运动规划。
关键创新：VaPr的核心创新在于动态选择张量的精度，而不是固定使用单一精度。这种方法在保持解决方案质量的同时，显著提高了计算效率。
关键设计：在实验中，选择了4位浮点格式作为运动生成堆栈中最大张量的精度，结合精度转换单元，优化了GPU的计算性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，VaPr在800个规划问题上实现了6.3%的速度提升，相较于现有的CuRobo解决方案，在Jetson Orin和RTX2080 Ti GPU上分别达到了9.9%和17.7%的提升，验证了其在运动生成中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括移动机器人、自动驾驶和智能制造等。通过提高运动规划的效率，VaPr能够在资源受限的环境中实现更高效的机器人操作，推动智能机器人技术的普及与应用。
📄 摘要（原文）
High-dimensional motion generation requires numerical precision for smooth, collision-free solutions. Typically, double-precision or single-precision floating-point (FP) formats are utilized. Using these for big tensors imposes a strain on the memory bandwidth provided by the devices and alters the memory footprint, hence limiting their applicability to low-power edge devices needed for mobile robots. The uniform application of reduced precision can be advantageous but severely degrades solutions. Using decreased precision data types for important tensors, we propose to accelerate motion generation by removing memory bottlenecks. We propose variable-precision (VaPr) search optimization to determine the appropriate precision for large tensors from a vast search space of approximately 4 million unique combinations for FP data types across the tensors. To obtain the efficiency gains, we exploit existing platform support for an out-of-the-box GPU speedup and evaluate prospective precision converter units for GPU types that are not currently supported. Our experimental results on 800 planning problems for the Franka Panda robot on the MotionBenchmaker dataset across 8 environments show that a 4-bit FP format is sufficient for the largest set of tensors in the motion generation stack. With the software-only solution, VaPr achieves 6.3% and 6.3% speedups on average for a significant portion of motion generation over the SOTA solution (CuRobo) on Jetson Orin and RTX2080 Ti GPU, respectively, and 9.9%, 17.7% speedups with the FP converter.