2012-01-27 5 views
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Tenemos una buena cantidad de código openCV, y planeamos investigar el IPP de Intel, y ver qué tipo de aceleraciones podemos lograr en nuestra aplicación.¿Recomendaciones sobre cómo evaluar openCV con las primitivas de rendimiento integrado de Intel?

Intel tiene un libro blanco sobre cómo vincular OpenCV e IPP. Using Intel IPP with OpenCV Parece que el enlace puede ser automático en algunos casos, pero la cantidad de soporte no está clara.

Somos una tienda de Windows, y estoy interesado en cualquier historia de guerra, o problemas/problemas a tener en cuenta al realizar este tipo de evaluación.

Gracias

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AFAIR, OpenCV ya no usa mucho de IPP, por lo que dudo que vea ninguna mejora. Además, descubrí que algunas veces las funciones correspondientes de IPP son en realidad más lentas que la implementación de OpenCV ... Obtenga la licencia de evaluación y compruébelo para conocer las funciones que necesita antes de gastar más tiempo o dinero –

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SO no es LazyWeb. – millimoose

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Lo siento @inerdial, no tengo idea de lo que estás hablando. – John

Respuesta

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Más y más menos OpenCV tiene algo que ver con IPP. En los últimos años, IPP tiene dificultades para proporcionar algo excelente en comparación con los resultados de GCC o cualquier otro compilador decente en plataformas Intel. En los viejos tiempos, el IPP proporcionaba hasta un 50% de aceleración, pero ya no lo hacía más si consideramos todas las características sofisticadas de GCC, como TBB.

He leído listas de OpenCV durante años y no puedo recordarle a nadie que hable de IPP durante mucho tiempo. La búsqueda sobre mi buzón de OpenCV tampoco expone nada. Sospecho que el soporte de IPP es algo que ya no se ha probado y puede incluso estar muy roto.

He visto grandes mejoras mediante el ajuste manual de OpenCV en plataformas que no son de Intel. Por ejemplo, en IOS recibí un gran impulso reemplazando cos() y sin() por tablas de búsqueda. Pero IPP es solo para Intel.

La nueva tendencia parece ser el procesamiento de GPU y allí se puede ver 10 o 20 veces la aceleración más probable. El tiempo de los ingenieros también es costoso y, en lugar de buscar un trabajo arduo para obtener el 20% de los beneficios, es mejor invertir en GPU si corresponde.

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