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

穎脈Imgtec ? 2022-11-30 15:41 ? 次閱讀

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境軟件解決方案和開發工具的領先供應商。MulticoreWare公司在展銳T710開發板上實現雙目視覺算法stereoBM的openCL版本的移植和優化,移植后的算法在GPU平臺上性能提升明顯。展銳T710開發板內部集成了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, 內部集成AI神經網絡處理器NPU,綜合算力達4.2TOPS。29a56fb8-7045-11ed-b116-dac502259ad0.png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。

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。

29c21514-7045-11ed-b116-dac502259ad0.png

MulticoreWare公司團隊在對kernel代碼優化內部的寄存器使用量,根據GM9446內部結構,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,從而最大程度發揮GPU并行流水線的并發量,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(例如32),這樣可以充分利用wave資源,MulticoreWare團隊根據多年優化經驗,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。29d69908-7045-11ed-b116-dac502259ad0.png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

131.935 ms0.76 ms41.9
256.17 ms0.699 ms80.3
354.22 ms0.72 ms75.3
451.67 ms0.77 ms67
531.72 ms0.74 ms42.8
627.12 ms0.73 ms37.1
733.35 ms0.77 ms43.3
850.12 ms0.75 ms66.8
931.29 ms0.71 ms44
1029.73 ms0.72 ms41.29

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。

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