基于OpenCL的均值平移算法在多个众核平台的性能优化研究

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基于OpenCL的均值平移算法在多个众核平台的性能优化研究

Date 2019-01-08
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摘要:

OpenCL作为一种面向多种平台、通用目的的编程标准,已经对许多应用程序进行了加速。由于平台硬件和软件环境的差异,通用的优化方法不一定在所有平台都有很好的加速。通过对均值平移算法在GPU和APU平台的优化,探讨了不同平台各种优化方法的贡献力,一方面研究各个平台的计算特性,另一方面体会不同优化方法的优劣,在优劣的相互转化中寻求最优的解决方案。实验表明,算法并行优化前、后在AMD 5850、Tesla C2050和APU A6-3650上分别达到了9.68、5.74和1.27倍加速,并行相比串行程序达到79.73、93.88和2.22倍加速,前两个平台OpenCL版本相比,CUDA版本的OpenCV程序达到1.27和1.24倍加速。