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Imagination 與 MulticoreWare 合作將 GPU 技術用于全新的雙目視覺方案

Dbwd_Imgtec ? 來源:未知 ? 2022-11-28 10:20 ? 次閱讀
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Imagination 近日宣布了與MulticoreWare.Inc公司的合作,后者是多核和異構計算環(huán)境軟件解決方案和開發(fā)工具的領先供應商。MulticoreWare公司在展銳T710開發(fā)板上實現(xiàn)雙目視覺算法stereoBM的openCL版本的移植和優(yōu)化,移植后的算法在GPU平臺上性能提升明顯。展銳T710開發(fā)板內(nèi)部集成了Imagination GM9446顯示芯片,主頻為800MHz,采用12nm工藝制造,支持openCL4.0, openCL1.2和openGL3.0版本,最高性能能夠達到128 FP32 FLOPs/Clock 和256 FP16 FLOPs/Clock。CPU支持八核處理器,主頻2.0GHz, 內(nèi)部集成AI神經(jīng)網(wǎng)絡處理器NPU,綜合算力達4.2TOPS。fc1b4a74-6ec1-11ed-8abf-dac502259ad0.png ?為了進一步提升開發(fā)板的算力,MulticoreWare團隊在雙目視覺stereoBM的OpenCL實現(xiàn)中,使用了開發(fā)板的Imagination GM9446系列GPU作為運算核心,相對于傳統(tǒng)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(yōu)化等方式提高了程序的性能。

Demo 演示:基于展銳T710的雙目視覺算法在GPU平臺上性能提升明顯

算法經(jīng)過調整不同的參數(shù),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(fā)揮不出來并行流水線的最大數(shù)量,從而影響性能。

fc4e1dc8-6ec1-11ed-8abf-dac502259ad0.png

MulticoreWare公司團隊在對kernel代碼優(yōu)化內(nèi)部的寄存器使用量,根據(jù)GM9446內(nèi)部結構,設置合理的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,第一個維度的工作組大小應該是wave大小的倍數(shù)(例如32),這樣可以充分利用wave資源,MulticoreWare團隊根據(jù)多年優(yōu)化經(jīng)驗,手動調整工作組大小以滿足這個條件來保證性能有所提升。fc7042b8-6ec1-11ed-8abf-dac502259ad0.png ?此外內(nèi)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(nèi)存,本地local內(nèi)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(nèi)存布局,將主機內(nèi)存使用零拷貝技術與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)存轉存到local內(nèi)存中,雖然增加了一次轉存數(shù)據(jù)的時間,但是對于對此存取數(shù)據(jù)整體時間是縮減的,從降低IO時間的角度整體提高了kernel內(nèi)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(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OpenCL在行業(yè)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(xiàn)計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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