Imagination 與 MulticoreWare 合作將 GPU 技術用于全新的雙目視覺方案
?為了進一步提升開發板的算力，MulticoreWare團隊在雙目視覺stereoBM的OpenCL實現中，使用了開發板的Imagination GM9446系列GPU作為運算核心，相對于傳統CPU的雙目視覺算法stereo版本得到了極高的加速比。這組算法的設計充分使用了Imagination GM9446的特點，采用大窗口尺寸和小分辨率圖像620x188，local memory存儲優化等方式提高了程序的性能。Demo 演示：基于展銳T710的雙目視覺算法在GPU平臺上性能提升明顯
算法經過調整不同的參數，窗口winSize大小為21，n_disp為64的時候，性能達到最佳。通常kernel越復雜，寄存器占用的空間就越大，最大工作組的大小就越小,有時候發揮不出來并行流水線的最大數量，從而影響性能。
?此外內存讀取也是影響kernel運行效率的一方面，在OpenCL中一般有全局global內存,本地local內存,常量Constant和Private四種形式組成，MulticoreWare公司團隊在將stereo算法重新調整內存布局，將主機內存使用零拷貝技術與GPU內存直接填充，另外將內核kernel多次內存訪問的數據，從global內存轉存到local內存中，雖然增加了一次轉存數據的時間，但是對于對此存取數據整體時間是縮減的，從降低IO時間的角度整體提高了kernel內核的運行效率，性能也有所改善。運行10次后進行效率對比，GPU比CPU計算最高提速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 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Imagination和MulticoreWare兩家公司將致力于共同促進OpenCL在行業中的廣泛采用，鼓勵OpenCL廣泛應用于異構計算、APU、以及CPU和GPU獨立計算的領域中，實現計算資源利用率最大化、高效率處理數據傳輸。
END
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