Imagination 与 MulticoreWare 合作将 GPU 技术用于全新的双目视觉方案
imagination 近日宣布了与multicoreware.inc公司的合作，后者是多核和异构计算环境软件解决方案和开发工具的领先供应商。multicoreware公司在展锐t710开发板上实现双目视觉算法stereobm的opencl版本的移植和优化，移植后的算法在gpu平台上性能提升明显。展锐t710开发板内部集成了imagination gm9446显示芯片，主频为800mhz，采用12nm工艺制造，支持opencl4.0, opencl1.2和opengl3.0版本，最高性能能够达到128 fp32 flops/clock 和256 fp16 flops/clock。cpu支持八核处理器，主频2.0ghz, 内部集成ai神经网络处理器npu,综合算力达4.2tops。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。
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。
multicoreware公司团队在对kernel代码优化内部的寄存器使用量，根据gm9446内部结构，设置合理的global全局工作组大小256x图片高度，local工作大小为256，从而最大程度发挥gpu并行流水线的并发量，一般情况下，第一个维度的工作组大小应该是wave大小的倍数(例如32)，这样可以充分利用wave资源，multicoreware团队根据多年优化经验，手动调整工作组大小以满足这个条件来保证性能有所提升。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技术与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。
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cpu (展锐t710 2.0ghz)
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