?為了進(jìn)一步提升開(kāi)發(fā)板的算力,MulticoreWare團(tuán)隊(duì)在雙目視覺(jué)stereoBM的OpenCL實(shí)現(xiàn)中,使用了開(kāi)發(fā)板的Imagination GM9446系列GPU作為運(yùn)算核心,相對(duì)于傳統(tǒng)CPU的雙目視覺(jué)算法stereo版本得到了極高的加速比。這組算法的設(shè)計(jì)充分使用了Imagination GM9446的特點(diǎn),采用大窗口尺寸和小分辨率圖像620x188,local memory存儲(chǔ)優(yōu)化等方式提高了程序的性能。Demo 演示:基于展銳T710的雙目視覺(jué)算法在GPU平臺(tái)上性能提升明顯
算法經(jīng)過(guò)調(diào)整不同的參數(shù),窗口winSize大小為21,n_disp為64的時(shí)候,性能達(dá)到最佳。通常kernel越復(fù)雜,寄存器占用的空間就越大,最大工作組的大小就越小,有時(shí)候發(fā)揮不出來(lái)并行流水線(xiàn)的最大數(shù)量,從而影響性能。

?此外內(nèi)存讀取也是影響kernel運(yùn)行效率的一方面,在OpenCL中一般有全局global內(nèi)存,本地local內(nèi)存,常量Constant和Private四種形式組成,MulticoreWare公司團(tuán)隊(duì)在將stereo算法重新調(diào)整內(nèi)存布局,將主機(jī)內(nèi)存使用零拷貝技術(shù)與GPU內(nèi)存直接填充,另外將內(nèi)核kernel多次內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù),從global內(nèi)存轉(zhuǎn)存到local內(nèi)存中,雖然增加了一次轉(zhuǎn)存數(shù)據(jù)的時(shí)間,但是對(duì)于對(duì)此存取數(shù)據(jù)整體時(shí)間是縮減的,從降低IO時(shí)間的角度整體提高了kernel內(nèi)核的運(yùn)行效率,性能也有所改善。運(yùn)行10次后進(jìn)行效率對(duì)比,GPU比CPU計(jì)算最高提速80倍左右,平均提速50倍左右。|
CPU(展銳T710 2.0GHz) CPU(Unisoc T710, 2.0GHz) |
GPU (Imagination GM9446) |
倍數(shù) Multiple |
|
|
1 |
31.935 ms |
0.76 ms |
41.9 |
|
2 |
56.17 ms |
0.699 ms |
80.3 |
|
3 |
54.22 ms |
0.72 ms |
75.3 |
|
4 |
51.67 ms |
0.77 ms |
67 |
|
5 |
31.72 ms |
0.74 ms |
42.8 |
|
6 |
27.12 ms |
0.73 ms |
37.1 |
|
7 |
33.35 ms |
0.77 ms |
43.3 |
|
8 |
50.12 ms |
0.75 ms |
66.8 |
|
9 |
31.29 ms |
0.71 ms |
44 |
|
10 |
29.73 ms |
0.72 ms |
41.29 |
未來(lái)Imagination和MulticoreWare兩家公司將致力于共同促進(jìn)OpenCL在行業(yè)中的廣泛采用,鼓勵(lì)OpenCL廣泛應(yīng)用于異構(gòu)計(jì)算、APU、以及CPU和GPU獨(dú)立計(jì)算的領(lǐng)域中,實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源利用率最大化、高效率處理數(shù)據(jù)傳輸。
END
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原文標(biāo)題:Imagination 與 MulticoreWare 合作將 GPU 技術(shù)用于全新的雙目視覺(jué)方案
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