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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。
![fc7042b8-6ec1-11ed-8abf-dac502259ad0.png](https://file1.elecfans.com//web2/M00/98/19/wKgZomTnSuWAFfSVAAGiYZQ4vSU582.png)
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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推荐阅读Imagination与MulticoreWare Inc.携手展示其GPU的出色性能
Imagination Technologies是一家总部位于英国的公司,致力于研发芯片和软件知识产权(IP),基于Imagination IP的产品已在全球数十亿人的电话、汽车、家庭和工作场所中使用。获取更多物联网、智能穿戴、通信、汽车电子、图形图像开发等前沿技术信息,欢迎关注 Imagination Tech!
原文标题:Imagination 与 MulticoreWare 合作将 GPU 技术用于全新的双目视觉方案
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