Demo 演示:基于展銳T710的雙目視覺算法在GPU平臺(tái)上性能提升明顯
算法經(jīng)過調(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)揮不出來并行流水線的最大數(shù)量,從而影響性能。MulticoreWare公司團(tuán)隊(duì)在對(duì)kernel代碼優(yōu)化內(nèi)部的寄存器使用量,根據(jù)GM9446內(nèi)部結(jié)構(gòu),設(shè)置合理的global全局工作組大小256x圖片高度,local工作大小為256,從而最大程度發(fā)揮GPU并行流水線的并發(fā)量,一般情況下,第一個(gè)維度的工作組大小應(yīng)該是wave大小的倍數(shù)(例如32),這樣可以充分利用wave資源,MulticoreWare團(tuán)隊(duì)根據(jù)多年優(yōu)化經(jīng)驗(yàn),手動(dòng)調(diào)整工作組大小以滿足這個(gè)條件來保證性能有所提升。 ?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)存訪問的數(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方案
文章出處:【微信公眾號(hào):Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
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