OpenCL 사용 여부에 따라 OpenCV 성능이 어떻게 달라지는지 테스트해보았습니다.
테스트는 다음과 같이 진행했습니다.
OpenCL을 활성화 한 상태에서 소벨을 10000번 진행하고
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
UMat dst;
Sobel(src, dst, -1, 1, 0);
} |
OpenCL을 비활성화한 상태에서 소벨을 10000번 진행합니다.
ocl::setUseOpenCL(false); |
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
UMat dst;
Sobel(src, dst, -1, 1, 0);
} |
테스트 결과 OpenCL을 활성화 했을 때가 비활성화 했을때보다 10배 정도 빨라졌습니다.
(테스트 환경에 따라 달라질 수 있습니다.)
1 GPU device (s) detected
- Device 0 ---
Name : Intel(R) HD Graphics 620
Availability : 1
Image Support : 1
OpenCL C version : OpenCL C 2.0
Sobel Test : OpenCL Enabled --- Done. Processing Time : 25.757 sec.
Sobel Test : OpenCL Disabled --- Done. Processing Time : 316.561 sec. |
테스트에 사용한 전체 코드입니다.
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/ocl.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// OpenCL을 사용할 수 있는지 테스트
if (!ocl::haveOpenCL()) {
cout << "에러 : OpenCL을 사용할 수 없는 시스템입니다." << endl;
return -1;
}
// 컨텍스트 생성
ocl::Context context;
if (!context.create(ocl::Device::TYPE_GPU)) {
cout << " 에러 : 컨텍스트를 생성할 수 없습니다." << endl;
return -1;
}
// GPU 장치 정보
cout << context.ndevices() << " GPU device (s) detected " << endl;
for (size_t i = 0; i < context.ndevices(); i++) {
ocl::Device device = context.device(i);
cout << " - Device " << i << " --- " << endl;
cout << " Name : " << device.name() << endl;
cout << " Availability : " << device.available() << endl;
cout << "Image Support : " << device.imageSupport() << endl;
cout << " OpenCL C version : " << device.OpenCL_C_Version() << endl;
}
// 장치 0 번 사용
ocl::Device(context.device(0));
// 입력 이미지
Mat mSrc = imread("lena.jpg" , IMREAD_GRAYSCALE ) ;
UMat src = mSrc.getUMat(ACCESS_READ);
// 실행 시간 측정
static int64 start, end;
static float time;
// OpenCL Enable 상태에서 Sobel을 10000번 반복
ocl::setUseOpenCL(true);
cout << " Sobel Test : OpenCL Enabled ";
start = getTickCount();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
UMat dst;
Sobel(src, dst, -1, 1, 0);
}
end = getTickCount();
time = (end - start) / getTickFrequency();
cout << " --- Done. Processing Time : " << time << " sec. " << endl;
// OpenCL Disable 상태에서 Sobel을 10000번 반복
ocl::setUseOpenCL(false);
cout << " Sobel Test : OpenCL Disabled ";
start = getTickCount();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
UMat dst;
Sobel(src, dst, -1, 1, 0);
}
end = getTickCount();
time = (end - start) / getTickFrequency();
cout << " --- Done. Processing Time : " << time << " sec. " << endl;
return 0;
} |
참고
https://sites.google.com/site/uranishi/opencv_imageprocessing/opencl_opencv
https://docs.opencv.org/3.3.0/dc/d71/tutorial_py_optimization.html
최초 작성 2019. 1. 22
