OpenCL 사용 여부에 따른 OpenCV 성능 비교 테스트

OpenCL 사용 여부에 따라 OpenCV 성능이 어떻게 달라지는지 테스트해보았습니다.

테스트는 다음과 같이 진행했습니다.

OpenCL을 활성화 한 상태에서 소벨을 10000번 진행하고

ocl::setUseOpenCL(true);

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