Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
Современные системы автопилотирования в автомобильной и не только отраслях предъявляют высокие требования к производительности и надёжности программного обеспечения. В таких решениях часто используются высокопроизводительные аппаратные платформы — например, вычислительные комплексы на базе процессоров NVIDIA, работающие под управлением операционной системы реального времени QNX.
QNX — это операционная система реального времени (RTOS), которая широко применяется в критически важных системах, где требуется высокая надёжность, безопасность и минимальная задержка. Она сертифицирована для использования в автомобильной, авиационной и оборонной промышленности.
Среди лидеров отрасли, использующих QNX, — компания Lockheed Martin, что подтверждается официальными источниками: QNX применяется в оборонных и авиационных системах, включая управление беспилотными летательными аппаратами и бортовой электроникой.
Amentum, как ключевой партнёр Lockheed Martin, работает в сфере оборонных и инженерных решений, где часто используются системы реального времени (RTOS), такие как QNX. Однако прямых официальных подтверждений использования QNX в проектах Amentum нет. В то же время, в отрасли оборонных и встраиваемых систем (например, в вакансиях для разработчиков встраиваемых систем) часто требуется знание QNX, Yocto и Linux, что косвенно указывает на его применение в подобных проектах.
Сейчас в отрасли активно обсуждается потенциальное стратегическое партнёрство между BlackBerry и NVIDIA, включая возможность интеграции или продажи QNX. Хотя официальных подтверждений сделки пока нет, эксперты и аналитики отмечают, что приобретение QNX могло бы усилить позиции NVIDIA в сфере автономных транспортных средств и ИИ. В случае реализации такой сделки NVIDIA планировала бы использовать QNX как фундамент для своих платформ автопилотирования, объединив мощные GPU и AI-решения с надёжной и сертифицированной операционной системой реального времени.
Уже сегодня QNX интегрирована в NVIDIA DRIVE AGX Thor — платформу нового поколения, предназначенную для автономных транспортных средств и систем ИИ. Это решение обеспечивает высокую производительность, соответствие строгим отраслевым стандартам безопасности (ISO 26262 ASIL-D, ISO 21434) и позволяет разработчикам создавать инновационные решения для автопилотирования и робототехники.
QNX уже используется ведущими автопроизводителями, такими как Toyota, BMW, Mercedes-Benz и Volvo, в их платформах автономного вождения, а также в проектах NVIDIA для обеспечения детерминированного исполнения алгоритмов и безопасности.
Таким образом, QNX становится не только основой для современных систем автопилотирования, но и ключевым элементом для развития ИИ и автономных транспортных средств на базе технологий NVIDIA.
Интеграция QNX в экосистему NVIDIA открывает новые возможности для создания полностью интегрированных платформ, сочетающих передовые GPU, AI-решения и сертифицированную надёжность операционной системы реального времени.
Обеспечение детерминированной и быстрой работы алгоритмов автоматического пилотирования, управления роботами и медицинскими системами требует глубокого анализа исполнения кода и тщательного профилирования. Операционная система реального времени QNX, благодаря своей микроядерной архитектуре и сертифицированной надёжности, стала стандартом для критически важных приложений в самых разных отраслях:
- Авиация и беспилотные системы: QNX используется в системах управления беспилотными летательными аппаратами (БПЛА), включая военные и гражданские дроны, где требуется низкая задержка и высокая отказоустойчивость. Например, Lockheed Martin применяет QNX в авиационных и оборонных проектах для обеспечения стабильной работы бортовой электроники и систем навигации.
- Робототехника: QNX является основой для роботов Boston Dynamics, где требуется реальное время для обработки данных с датчиков и управления движением. Это позволяет роботам, таким как Spot и Atlas, выполнять сложные задачи с высокой точностью и надёжностью.
- Медицинские роботы и хирургические системы: QNX применяется в диагностических роботах, роботах хирургах, системах лучевой терапии и автоматизированных лабораторных комплексах, где детерминированное исполнение кода критически важно для безопасности пациентов. Например, в роботах для автоматизированной хирургии (например, в системах поддержки хирургов, не заменяющих, а дополняющих их работу) и роботах для точной диагностики QNX обеспечивает стабильную и предсказуемую работу в реальном времени. Это подтверждается использованием QNX в медицинских устройствах, сертифицированных по стандартам ISO 13485 и IEC 62304, где требуется высокая надёжность и безопасностью.
- Автономные транспортные средства: QNX интегрирована в платформы автопилотирования ведущих автопроизводителей, таких как BMW, Mercedes-Benz, Toyota и Volvo, а также в решения NVIDIA для автономных автомобилей. Это позволяет обеспечить детерминированное исполнение алгоритмов управления и безопасности.
Таким образом, QNX обеспечивает не только стабильную и предсказуемую работу алгоритмов, но и становится ключевым звеном в развитии современных робототехнических, авиационных, медицинских и автономных систем, где надёжность и реальное время исполнения имеют критическое значение.
В данной статье рассматривается использование инструментария IntelSEAPI для профилирования программ автопилота на платформе QNX, с учётом особенностей систем реального времени и перспектив сотрудничества для партнёров QNX (BlackBarry) и NVIDIA. Мы изучим технические детали интеграции IntelSEAPI в среду QNX, возможности этого подхода, а также представим стратегические рекомендации по его применению в проектах автопилотных систем.
- IntelSEAPI (Intel Single Event API) — это кроссплатформенная библиотека инструментирования, изначально разработанная Алесандр Рауд в рамках расширения охвата performance assessment тулзов Intel по оценке производительности для тонкого профилирования приложений. Во время работы в Intel Александр Рауд основал разработал и популяризировал Intel SEAPI, а также был вовлечён в эволюцию и поддержку ключевых продуктов компании — Intel VTune Profiler и Intel GPA (Graphics Performance Analyzers). Эти проекты формировали основу экосистемы Intel для глубокого анализа системного и графического исполнения, и его вклад связывал фундаментальные идеи, заложенные ещё в ранних работах, с промышленными решениями мирового уровня. Несмотря на происхождение, IntelSEAPI может применяться и на платформах с ARM-процессорами, что делает его актуальным для QNX-систем на устройствах, производимых NVIDIA.
- Инструментирование через ITT API IntelSEAPI предоставляет API на базе Intel ITT (Instrumentation and Tracing Technology), позволяющий помечать начало и конец задач, важные события и области кода. Эти метки минимально влияют на исполнение и собираются воедино в трассу выполнения программы.
- Трассировка исполнения с минимальным оверхедом Собранные IntelSEAPI события формируют trace (трассу) — временную шкалу, отражающую активность потоков и задач приложения. Библиотека спроектирована для минимального влияния на систему, что важно в условиях жёстких требований реального времени QNX.
- Профилировка памяти IntelSEAPI способен отслеживать операции выделения и освобождения памяти. Например, инструментарий перехватывает вызовы malloc/free и фиксирует их в трассе. Анализ такой трассы позволяет увидеть динамику использования памяти: для каждого размера блока отслеживается изменение количества аллокаций и освобождений во времени, а неосвобождённые к концу трассы блоки явно указывают на утечки памяти.
- Регистрация системных событий QNX Для получения полной картины работы системы реального времени (RT-анализ) IntelSEAPI можно использовать совместно с механизмом системной трассировки QNX (утилита tracelogger). Tracelogger собирает события от инструментированного ядра (потоки, прерывания, переключения задач и пр.) и сохраняет их в файл трассировки (.kev) для последующего анализа.Совмещая данные приложений (IntelSEAPI) с системными событиями QNX, разработчики получают целостное представление о взаимодействии ПО автопилота с ОС.
- Гибкий анализ результатов Трассы, собранные с помощью IntelSEAPI, сохраняются, например, в формате Chrome Trace (JSON) и могут быть проанализированы при помощи штатных средств. Файл трассы можно открыть через встроенный в браузер Chrome просмотрщик (chrome://tracing), который визуализирует временную шкалу событий. Кроме того, в состав IntelSEAPI входит собственный утилита-вьюер для анализа, позволяющая рассматривать собранные данные автономно.
- Совместимость с инструментами анализа IntelSEAPI базируется на открытом API ITT, благодаря чему существует совместимость с промышленными инструментами профилирования. В частности, Intel VTune Profiler поддерживает сбор пользовательских событий через ITT API.Однако следует отметить, что сохранённые трассы в собственном формате IntelSEAPI не могут быть напрямую загружены в интерфейс VTune. Для офлайн-анализа таких трасс используются специализированные средства: как упомянуто выше, формат Chrome Trace позволяет просматривать их через Chrome, или же можно воспользоваться встроенным Viewer из комплекта IntelSEAPI.Таким образом, при интеграции профилирования важно выбирать инструмент под задачу: онлайн-анализ в VTune для целевых сессий или автономный разбор детальных трасс IntelSEAPI через внешние вьюеры.
- Рекомендации для платформ QNX и NVIDIA Для партнеров, разрабатывающих решения на базе QNX и аппаратуры NVIDIA, использование IntelSEAPI открывает новые возможности оптимизации. Во-первых, рекомендуется включать инструментирование IntelSEAPI на ранних этапах разработки автопилотных модулей. Это позволит выявлять проблемные места производительности до интеграции системы в целом. Особенно актуально это для гетерогенных вычислений: когда часть задач автопилота выполняется на CPU под QNX, а часть на GPU NVIDIA. Инструментирование CPU-кода через IntelSEAPI (вместе с ITT-метками) поможет синхронизировать профиль с телеметрией GPU, собираемой средствами NVIDIA (например, Nsight), чтобы получить единую картину загрузки системы.
Во-вторых, стратегически целесообразно тесное сотрудничество между QNX и NVIDIA в области профилирования. Можно предложить интеграцию поддержки ITT API и формата трасс IntelSEAPI непосредственно в инструментарий QNX Momentics или в отладочные комплекты NVIDIA Drive. Это упростило бы разработчикам анализ системы, исключив необходимость ручного совмещения разных логов.
Наконец, партнёрам QNX и NVIDIA стоит рассмотреть возможность совместной поддержки и развития открытых инструментов профилирования. Современные системы автопилотирования применяются не только в автомобилях, но и в авиации (самолёты, вертолёты, дроны), космической технике (спутники, луноходы, марсоходы), морских судах (автономные корабли, подводные аппараты), промышленных роботах, а также в экспериментальных и оборонных проектах, включая беспилотные летательные аппараты (UAP).
Проект IntelSEAPI, хотя и официально прекращён Intel, остаётся доступным для сообщества и может быть адаптирован под новейшие версии QNX и платформы NVIDIA (включая ARM64). Это позволит экосистеме автопилотов получить мощный и современный инструмент анализа производительности, актуальный для всех перечисленных отраслей.
Хотя официальных подтверждений использования QNX в реверс-инжиниринге UAP (Unidentified Aerial Phenomena) нет, в некоторых обсуждениях и гипотезах энтузиастов и исследователей отмечается, что QNX, благодаря своей надёжности и детерминированности, могла бы теоретически использоваться в системах управления экспериментальными или оборонными беспилотниками, включая проекты с необычными характеристиками (например, высокой манёвренностью или нестандартными формами).
Например, в дискуссиях на форумах и в технических блогах (например, r/UAP, The Drive) иногда упоминается, что для управления сложными беспилотными системами, требующими реального времени и высокой отказоустойчивости, QNX могла бы быть одной из подходящих платформ — особенно в контексте военных или разведывательных проектов, где используются передовые технологии автопилотирования. Однако это остаётся гипотезой, так как официальные данные о таких проектах засекречены или отсутствуют.
Авторы: Валерия Овсяанникова, Александр Рауд, Михаил Капустин, Денис Банченко
Ссылка на оригинальную версию: https://arcanum12th.education/ru/documents/30edb554-56be-4994-8184-8a400aa4bba1
Современные системы автопилотирования в автомобильной и не только отраслях предъявляют высокие требования к производительности и надёжности программного обеспечения. В таких решениях часто используются высокопроизводительные аппаратные платформы — например, вычислительные комплексы на базе процессоров NVIDIA, работающие под управлением операционной системы реального времени QNX.
QNX — это операционная система реального времени (RTOS), которая широко применяется в критически важных системах, где требуется высокая надёжность, безопасность и минимальная задержка. Она сертифицирована для использования в автомобильной, авиационной и оборонной промышленности.
Среди лидеров отрасли, использующих QNX, — компания Lockheed Martin, что подтверждается официальными источниками: QNX применяется в оборонных и авиационных системах, включая управление беспилотными летательными аппаратами и бортовой электроникой.
Amentum, как ключевой партнёр Lockheed Martin, работает в сфере оборонных и инженерных решений, где часто используются системы реального времени (RTOS), такие как QNX. Однако прямых официальных подтверждений использования QNX в проектах Amentum нет. В то же время, в отрасли оборонных и встраиваемых систем (например, в вакансиях для разработчиков встраиваемых систем) часто требуется знание QNX, Yocto и Linux, что косвенно указывает на его применение в подобных проектах.
Сейчас в отрасли активно обсуждается потенциальное стратегическое партнёрство между BlackBerry и NVIDIA, включая возможность интеграции или продажи QNX. Хотя официальных подтверждений сделки пока нет, эксперты и аналитики отмечают, что приобретение QNX могло бы усилить позиции NVIDIA в сфере автономных транспортных средств и ИИ. В случае реализации такой сделки NVIDIA планировала бы использовать QNX как фундамент для своих платформ автопилотирования, объединив мощные GPU и AI-решения с надёжной и сертифицированной операционной системой реального времени.
Уже сегодня QNX интегрирована в NVIDIA DRIVE AGX Thor — платформу нового поколения, предназначенную для автономных транспортных средств и систем ИИ. Это решение обеспечивает высокую производительность, соответствие строгим отраслевым стандартам безопасности (ISO 26262 ASIL-D, ISO 21434) и позволяет разработчикам создавать инновационные решения для автопилотирования и робототехники.
QNX уже используется ведущими автопроизводителями, такими как Toyota, BMW, Mercedes-Benz и Volvo, в их платформах автономного вождения, а также в проектах NVIDIA для обеспечения детерминированного исполнения алгоритмов и безопасности.
Таким образом, QNX становится не только основой для современных систем автопилотирования, но и ключевым элементом для развития ИИ и автономных транспортных средств на базе технологий NVIDIA.
Интеграция QNX в экосистему NVIDIA открывает новые возможности для создания полностью интегрированных платформ, сочетающих передовые GPU, AI-решения и сертифицированную надёжность операционной системы реального времени.
Обеспечение детерминированной и быстрой работы алгоритмов автоматического пилотирования, управления роботами и медицинскими системами требует глубокого анализа исполнения кода и тщательного профилирования. Операционная система реального времени QNX, благодаря своей микроядерной архитектуре и сертифицированной надёжности, стала стандартом для критически важных приложений в самых разных отраслях:
- Авиация и беспилотные системы: QNX используется в системах управления беспилотными летательными аппаратами (БПЛА), включая военные и гражданские дроны, где требуется низкая задержка и высокая отказоустойчивость. Например, Lockheed Martin применяет QNX в авиационных и оборонных проектах для обеспечения стабильной работы бортовой электроники и систем навигации.
- Робототехника: QNX является основой для роботов Boston Dynamics, где требуется реальное время для обработки данных с датчиков и управления движением. Это позволяет роботам, таким как Spot и Atlas, выполнять сложные задачи с высокой точностью и надёжностью.
- Медицинские роботы и хирургические системы: QNX применяется в диагностических роботах, роботах хирургах, системах лучевой терапии и автоматизированных лабораторных комплексах, где детерминированное исполнение кода критически важно для безопасности пациентов. Например, в роботах для автоматизированной хирургии (например, в системах поддержки хирургов, не заменяющих, а дополняющих их работу) и роботах для точной диагностики QNX обеспечивает стабильную и предсказуемую работу в реальном времени. Это подтверждается использованием QNX в медицинских устройствах, сертифицированных по стандартам ISO 13485 и IEC 62304, где требуется высокая надёжность и безопасностью.
- Автономные транспортные средства: QNX интегрирована в платформы автопилотирования ведущих автопроизводителей, таких как BMW, Mercedes-Benz, Toyota и Volvo, а также в решения NVIDIA для автономных автомобилей. Это позволяет обеспечить детерминированное исполнение алгоритмов управления и безопасности.
Таким образом, QNX обеспечивает не только стабильную и предсказуемую работу алгоритмов, но и становится ключевым звеном в развитии современных робототехнических, авиационных, медицинских и автономных систем, где надёжность и реальное время исполнения имеют критическое значение.
В данной статье рассматривается использование инструментария IntelSEAPI для профилирования программ автопилота на платформе QNX, с учётом особенностей систем реального времени и перспектив сотрудничества для партнёров QNX (BlackBarry) и NVIDIA. Мы изучим технические детали интеграции IntelSEAPI в среду QNX, возможности этого подхода, а также представим стратегические рекомендации по его применению в проектах автопилотных систем.
- IntelSEAPI (Intel Single Event API) — это кроссплатформенная библиотека инструментирования, изначально разработанная Алесандр Рауд в рамках расширения охвата performance assessment тулзов Intel по оценке производительности для тонкого профилирования приложений. Во время работы в Intel Александр Рауд основал разработал и популяризировал Intel SEAPI, а также был вовлечён в эволюцию и поддержку ключевых продуктов компании — Intel VTune Profiler и Intel GPA (Graphics Performance Analyzers). Эти проекты формировали основу экосистемы Intel для глубокого анализа системного и графического исполнения, и его вклад связывал фундаментальные идеи, заложенные ещё в ранних работах, с промышленными решениями мирового уровня. Несмотря на происхождение, IntelSEAPI может применяться и на платформах с ARM-процессорами, что делает его актуальным для QNX-систем на устройствах, производимых NVIDIA.
- Инструментирование через ITT API IntelSEAPI предоставляет API на базе Intel ITT (Instrumentation and Tracing Technology), позволяющий помечать начало и конец задач, важные события и области кода. Эти метки минимально влияют на исполнение и собираются воедино в трассу выполнения программы.
- Трассировка исполнения с минимальным оверхедом Собранные IntelSEAPI события формируют trace (трассу) — временную шкалу, отражающую активность потоков и задач приложения. Библиотека спроектирована для минимального влияния на систему, что важно в условиях жёстких требований реального времени QNX.
- Профилировка памяти IntelSEAPI способен отслеживать операции выделения и освобождения памяти. Например, инструментарий перехватывает вызовы malloc/free и фиксирует их в трассе. Анализ такой трассы позволяет увидеть динамику использования памяти: для каждого размера блока отслеживается изменение количества аллокаций и освобождений во времени, а неосвобождённые к концу трассы блоки явно указывают на утечки памяти.
- Регистрация системных событий QNX Для получения полной картины работы системы реального времени (RT-анализ) IntelSEAPI можно использовать совместно с механизмом системной трассировки QNX (утилита tracelogger). Tracelogger собирает события от инструментированного ядра (потоки, прерывания, переключения задач и пр.) и сохраняет их в файл трассировки (.kev) для последующего анализа.Совмещая данные приложений (IntelSEAPI) с системными событиями QNX, разработчики получают целостное представление о взаимодействии ПО автопилота с ОС.
- Гибкий анализ результатов Трассы, собранные с помощью IntelSEAPI, сохраняются, например, в формате Chrome Trace (JSON) и могут быть проанализированы при помощи штатных средств. Файл трассы можно открыть через встроенный в браузер Chrome просмотрщик (chrome://tracing), который визуализирует временную шкалу событий. Кроме того, в состав IntelSEAPI входит собственный утилита-вьюер для анализа, позволяющая рассматривать собранные данные автономно.
- Совместимость с инструментами анализа IntelSEAPI базируется на открытом API ITT, благодаря чему существует совместимость с промышленными инструментами профилирования. В частности, Intel VTune Profiler поддерживает сбор пользовательских событий через ITT API.Однако следует отметить, что сохранённые трассы в собственном формате IntelSEAPI не могут быть напрямую загружены в интерфейс VTune. Для офлайн-анализа таких трасс используются специализированные средства: как упомянуто выше, формат Chrome Trace позволяет просматривать их через Chrome, или же можно воспользоваться встроенным Viewer из комплекта IntelSEAPI.Таким образом, при интеграции профилирования важно выбирать инструмент под задачу: онлайн-анализ в VTune для целевых сессий или автономный разбор детальных трасс IntelSEAPI через внешние вьюеры.
- Рекомендации для платформ QNX и NVIDIA Для партнеров, разрабатывающих решения на базе QNX и аппаратуры NVIDIA, использование IntelSEAPI открывает новые возможности оптимизации. Во-первых, рекомендуется включать инструментирование IntelSEAPI на ранних этапах разработки автопилотных модулей. Это позволит выявлять проблемные места производительности до интеграции системы в целом. Особенно актуально это для гетерогенных вычислений: когда часть задач автопилота выполняется на CPU под QNX, а часть на GPU NVIDIA. Инструментирование CPU-кода через IntelSEAPI (вместе с ITT-метками) поможет синхронизировать профиль с телеметрией GPU, собираемой средствами NVIDIA (например, Nsight), чтобы получить единую картину загрузки системы.
Во-вторых, стратегически целесообразно тесное сотрудничество между QNX и NVIDIA в области профилирования. Можно предложить интеграцию поддержки ITT API и формата трасс IntelSEAPI непосредственно в инструментарий QNX Momentics или в отладочные комплекты NVIDIA Drive. Это упростило бы разработчикам анализ системы, исключив необходимость ручного совмещения разных логов.
Наконец, партнёрам QNX и NVIDIA стоит рассмотреть возможность совместной поддержки и развития открытых инструментов профилирования. Современные системы автопилотирования применяются не только в автомобилях, но и в авиации (самолёты, вертолёты, дроны), космической технике (спутники, луноходы, марсоходы), морских судах (автономные корабли, подводные аппараты), промышленных роботах, а также в экспериментальных и оборонных проектах, включая беспилотные летательные аппараты (UAP).
Проект IntelSEAPI, хотя и официально прекращён Intel, остаётся доступным для сообщества и может быть адаптирован под новейшие версии QNX и платформы NVIDIA (включая ARM64). Это позволит экосистеме автопилотов получить мощный и современный инструмент анализа производительности, актуальный для всех перечисленных отраслей.
Хотя официальных подтверждений использования QNX в реверс-инжиниринге UAP (Unidentified Aerial Phenomena) нет, в некоторых обсуждениях и гипотезах энтузиастов и исследователей отмечается, что QNX, благодаря своей надёжности и детерминированности, могла бы теоретически использоваться в системах управления экспериментальными или оборонными беспилотниками, включая проекты с необычными характеристиками (например, высокой манёвренностью или нестандартными формами).
Например, в дискуссиях на форумах и в технических блогах (например, r/UAP, The Drive) иногда упоминается, что для управления сложными беспилотными системами, требующими реального времени и высокой отказоустойчивости, QNX могла бы быть одной из подходящих платформ — особенно в контексте военных или разведывательных проектов, где используются передовые технологии автопилотирования. Однако это остаётся гипотезой, так как официальные данные о таких проектах засекречены или отсутствуют.
Авторы: Валерия Овсяанникова, Александр Рауд, Михаил Капустин, Денис Банченко
Ссылка на оригинальную версию: https://arcanum12th.education/ru/documents/30edb554-56be-4994-8184-8a400aa4bba1
