为了进一步提升开发板的算力,MulticoreWare团队在双目视觉stereoBM的OpenCL实现中,使用了开发板的Imagination GM9446系列GPU作为运算核心,相对于传统CPU的双目视觉算法stereo版本得到了极高的加速比。这组算法的设计充分使用了Imagination GM9446的特点,采用大窗口尺寸和小分辨率图像620x188,local memory存储优化等方式提高了程序的性能。Demo 演示:基于展锐T710的双目视觉算法在GPU平台上性能提升明显
算法经过调整不同的参数,窗口winSize大小为21,n_disp为64的时候,性能达到最佳。通常kernel越复杂,寄存器占用的空间就越大,最大工作组的大小就越小,有时候发挥不出来并行流水线的最大数量,从而影响性能。

此外内存读取也是影响kernel运行效率的一方面,在OpenCL中一般有全局global内存,本地local内存,常量Constant和Private四种形式组成,MulticoreWare公司团队在将stereo算法重新调整内存布局,将主机内存使用零拷贝威廉希尔官方网站
与GPU内存直接填充,另外将内核kernel多次内存访问的数据,从global内存转存到local内存中,虽然增加了一次转存数据的时间,但是对于对此存取数据整体时间是缩减的,从降低IO时间的角度整体提高了kernel内核的运行效率,性能也有所改善。运行10次后进行效率对比,GPU比CPU计算最高提速80倍左右,平均提速50倍左右。|
CPU(展锐T710 2.0GHz) CPU(Unisoc T710, 2.0GHz) |
GPU (Imagination GM9446) |
倍数 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 |
未来Imagination和MulticoreWare两家公司将致力于共同促进OpenCL在行业中的广泛采用,鼓励OpenCL广泛应用于异构计算、APU、以及CPU和GPU独立计算的领域中,实现计算资源利用率最大化、高效率处理数据传输。
END
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