当前在GigE Vision上实现UDP是使用1GigE带宽的想法。如前所述，UDP缺少的可靠性特性被内置到GigE Vision的应用层标准中，这意味着任何使用的可靠性特性都将受到主机上可用CPU资源的数量、相机软件和过滤驱动质量，以及相机的固件在处理额外功能方面有多强大的限制。例如，对于许多相机制造商来说，GigE Vision中的包重传需要在主机PC上有一个专门的软件驱动程序，称为过滤驱动程序，以监视任何丢失的包。当一个丢失的数据包被PC发现时，它向相机发送一个重传请求。然后相机需要解析数据包，这通常发生在相机的固件中，然后从相机的图像缓冲区获取数据包。相机将不得不暂停正常传输，并重新传输所请求的数据包。如果有几个丢失的数据包，散布在整个帧，这可能会加重PC和相机的负担。然而，在1G的速度下，监控和重发丢失数据包所需的CPU和相机资源是很容易获得的。

LUCID一直致力于优化GigE Vision下的UDP数据传输。我们的过滤驱动程序提供了快速、低延迟和优化的CPU性能，以及所有可选的可靠性特性。为了获得最有效的性能，安装LUCID的过滤驱动程序(LUCIDLwf.sys)可以通过DMA包传输提供快速包监控。例如，在满带宽下同时开流4个Atlas10 10GigE相机只会占用平均8%的CPU资源。

使用LUCID的UDP过滤驱动优化CPU资源，运行多个10GigE Atlas10相机。 这里查看PC规格.

但对于一些10GigE应用程序，特别是那些需要满帧传输为绝对关键的应用程序，GigE Vision UDP技术到达了其极限。10GigE下数据流的巨大增加可能会导致可靠性问题，特别是在主机PC规格不理想的多10GigE相机应用 (请参阅我们的KB文章 “Sample PC Config for Streaming Multiple Atlas10 Cameras”)。由于每个相机要监控的数据多10倍，在一个初始问题导致数据包重传后，主机PC和相机可能会开始陷入挣扎，当CPU太忙而无法处理数据流时，会迫使数据包被丢弃。这将导致坏图或出现图像数据不完整的问题。随着图像传输带宽的增长，丢包的几率也在增加，这就形成了一个恶性循环，因为它不断地从相机请求重发包，CPU占用率也在不断增加。虽然GigE Vision标准在UDP的基础上增加了可靠性特性，但目前使用的UDP和数据包重传可能会导致由于CPU资源耗尽而出现坏图的多米诺效应。