CUDA MPC: A GPU-Native Solver for Model Predictive Control
作者: Babak Akbari, Melissa Greeff
分类: cs.RO, cs.DC, eess.SY
发布日期: 2026-08-04
💡 一句话要点
提出CUDA MPC以解决快速动态系统中的模型预测控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 GPU计算 交替方向乘子法 实时控制 机器人技术 高维优化 智能系统
📋 核心要点
- 现有的MPC方法在快速动态系统中面临在线优化的性能瓶颈，限制了其应用。
- CUDA MPC通过GPU原生设计，优化算法与执行模型结合，提升了计算效率。
- 实验结果表明，CUDA MPC在多个基准测试中实现了实时执行，且性能显著优于传统CPU求解器。
📝 摘要（中文）
模型预测控制（MPC）能够提供约束感知的控制，但其对在线优化的依赖限制了在快速动态、高维模型或长时间预测中的应用。现有的GPU实现通常将设备视为线性代数加速器，导致优化循环依赖于重复的内核启动和高延迟的内存传输。本文提出了CUDA MPC，一个GPU原生的MPC框架，通过共同设计优化算法、执行模型和内存架构来适应CUDA硬件。CUDA MPC结合了并行的交替方向乘子法（ADMM）分裂与融合的CUDA内核，在设备上运行整个迭代求解过程。中间优化变量保留在低延迟的片上共享内存中，并通过局部原子标志协议仅同步相邻的时间区间块，最小化主机干预、内核调度开销和全局内存流量。在六个非线性机器人基准测试中，CUDA MPC在长达一个到两个数量级的时间预测下保持实时速率，解决了一个基于优化的避碰停车问题，具有100秒的前瞻时间和0.1秒的采样间隔。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有模型预测控制（MPC）方法在快速动态系统中的在线优化性能不足问题。现有GPU实现通常将GPU视为线性代数加速器，导致优化循环效率低下，无法满足高维模型和长时间预测的需求。
核心思路：CUDA MPC的核心思路是将优化算法、执行模型和内存架构共同设计，以充分利用CUDA硬件的并行计算能力。通过采用并行的交替方向乘子法（ADMM）分裂和融合CUDA内核，CUDA MPC能够在设备上完成整个迭代求解过程，减少内存传输延迟。
技术框架：CUDA MPC的整体架构包括优化算法模块、执行模型模块和内存管理模块。优化算法模块实现了ADMM分裂，执行模型模块负责调度计算任务，而内存管理模块则优化了中间变量的存储和访问，确保低延迟的访问。
关键创新：CUDA MPC的主要创新在于其融合内核设计，使得整个求解过程在GPU上完成，避免了频繁的内核启动和高延迟的内存传输。这一设计使得CUDA MPC在处理长时间预测时，能够保持实时性能。
关键设计：在CUDA MPC中，优化变量存储在片上共享内存中，采用局部原子标志协议来同步相邻的时间区间块，从而减少主机干预和全局内存流量。这些设计细节显著提升了计算效率和实时性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，CUDA MPC在六个非线性机器人基准测试中实现了实时执行，解决了具有100秒前瞻时间的避碰停车问题，采样间隔为0.1秒。与传统CPU求解器相比，CUDA MPC在长时间预测下的性能提升达到了965倍，展现了其在高维和复杂约束环境中的优势。
🎯 应用场景
CUDA MPC的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人控制、自动驾驶、智能制造等需要实时决策的场景中。通过提高模型预测控制的效率，CUDA MPC能够支持更复杂的系统和更长的预测时间，从而推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Model Predictive Control (MPC) delivers constraint-aware control, but its reliance on online optimization limits its use on systems with fast dynamics, high-dimensional models, or long horizons. Existing GPU implementations typically treat the device as a linear-algebra accelerator, leaving the optimization loop dependent on repeated kernel launches and high-latency memory transfers. This paper introduces CUDA MPC, a GPU-native MPC framework that co-designs the optimization algorithm, execution model, and memory architecture for CUDA hardware. CUDA MPC pairs a parallel-in-horizon alternating direction method of multipliers (ADMM) splitting with a fused CUDA kernel that runs the entire iterative solve on the device. Intermediate optimization variables stay in low-latency, on-chip shared memory, and a localized atomic-flag protocol synchronizes only adjacent horizon blocks, minimizing host intervention, kernel-dispatch overhead, and global-memory traffic. Across six nonlinear robotics benchmarks spanning increasing state dimension and constraint density, CUDA MPC sustains real-time rates at horizons one to two orders of magnitude longer than CPU solvers: it solves an optimization-based collision-avoidance parking problem with 100 s of lookahead within a 0.1 s sampling interval, and is the only solver evaluated that achieves both real-time execution and collision-free coordination for a centralized 10-agent swarm, where acados and CasADi return no feasible solution and require 3.5 s and 4.5 s per solve. Against tensor-framework implementations of the same ADMM splitting, the fused kernel is up to $965\times$ faster.