Academic literature on the topic 'Optimisations for GPU'

Cette thèse porte sur l'optimisation et l'implémentation efficace d'algorithmes d'estimation du mouvement des pixels (flot optique) sur des processeurs graphiques (GPU) embarqués. Deux algorithmes itératifs ont été étudiés : la méthode de Variation Totale - L1 (TV-L1) et la méthode de Horn-Schunck. L’objectif est d’obtenir un traitement temps réel (moins de 40 ms par images) sur des plateformes embarquées à faible consommation énergétique, tout en gardant une résolution image et une qualité d’estimation du flot acceptable pour les applications visées. Différents niveaux de stratégies d'optimisation ont été explorés. Des transformations algorithmiques de haut niveau, telles que la fusion d'opérateurs et le pipeline d'opérateurs, ont été mises en œuvre pour maximiser la réutilisation des données et améliorer la localité spatiale/temporelle. De plus, des optimisations bas niveau spécifiques aux GPU, notamment l'utilisation d'instructions et de nombres vectoriels, ainsi qu'une gestion efficace de l'accès à la mémoire, ont été intégrées. L'impact de la représentation des nombres en virgule flottante (simple précision par rapport à demi-précision) a également été étudié. Les implémentations ont été évaluées sur les plateformes embarquées Nvidia Jetson Xavier, TX2 et Nano en termes de temps d'exécution, de consommation énergétique et de précision du flot optique. Notamment, la méthode TV-L1 présente une complexité et une intensité de calcul plus élevées par rapport à Horn-Schunck. Les versions les plus rapides de ces algorithmes atteignent ainsi un temps de traitement de 0,21 nanosecondes par pixel par itération en demi-précision sur la plate-forme Xavier. Cela représente une réduction du temps d'exécution de 22x par rapport aux versions CPU efficaces et parallèles. De plus, la consommation d'énergie est réduite d'un facteur x5,3. Parmi les cartes testées, la plate-forme embarquée Xavier, à la fois la plus puissante et la plus récente, offre systématiquement les meilleurs résultats en termes de vitesse et d'efficacité énergétique. La fusion d'opérateurs et le pipelining se sont avérés essentiels pour améliorer les performances sur GPU en favorisant la réutilisation des données. Cette réutilisation des données est rendue possible grâce à la mémoire Shared des GPU, une petite mémoire d'accès rapide permettant le partage de données entre les threads du même bloc de threads GPU. Bien que la fusion de plusieurs itérations apporte des gains de performance, elle est limitée par la taille de la mémoire Shared, nécessitant des compromis entre l'utilisation des ressources et la vitesse. L'utilisation de nombres en demi-précision accélère les algorithmes itératifs et permet d'obtenir une meilleure précision du flot optique dans le même laps de temps par rapport aux versions en simple-précision. Les implémentations en demi-précision convergent plus rapidement en raison de l'augmentation du nombre d'itérations réalisables dans un délai donné. Plus précisément, l'utilisation de nombres en demi-précision sur la meilleure architecture GPU accélère l'exécution jusqu'à 2,2x pour TV-L1 et 3,7x pour Horn-Schunck. Ces travaux soulignent l'importance des optimisations spécifiques aux GPU pour les algorithmes de vision par ordinateur, ainsi que l'utilisation et l'étude des nombres à virgule flottante de précision réduite. Ils ouvrent la voie à des améliorations futures grâce à des différentes transformations algorithmiques, à des formats numériques différents et à des architectures matérielles nouvelles. Cette approche peut également être étendue à d'autres familles d'algorithmes itératifs<br>This thesis focus on the optimization and efficient implementation of pixel motion (optical flow) estimation algorithms on embedded graphics processing units (GPUs). Two iterative algorithms have been studied: the Total Variation - L1 (TV-L1) method and the Horn-Schunck method. The primary objective of this work is to achieve real-time processing, with a target frame processing time of less than 40 milliseconds, on low-power platforms, while maintaining acceptable image resolution and flow estimation quality for the intended applications. Various levels of optimization strategies have been explored. High-level algorithmic transformations, such as operator fusion and operator pipelining, have been implemented to maximize data reuse and enhance spatial/temporal locality. Additionally, GPU-specific low-level optimizations, including the utilization of vector instructions and numbers, as well as efficient memory access management, have been incorporated. The impact of floating-point number representation (single-precision versus half-precision) has also been investigated. The implementations have been assessed on Nvidia's Jetson Xavier, TX2, and Nano embedded platforms in terms of execution time, power consumption, and optical flow accuracy. Notably, the TV-L1 method exhibits higher complexity and computational intensity compared to Horn-Schunck. The fastest versions of these algorithms achieve a processing rate of 0.21 nanoseconds per pixel per iteration in half-precision on the Xavier platform, representing a 22x time reduction over efficient and parallel CPU versions. Furthermore, energy consumption is reduced by a factor of x5.3. Among the tested boards, the Xavier embedded platform, being both the most powerful and the most recent, consistently delivers the best results in terms of speed and energy efficiency. Operator merging and pipelining have proven to be instrumental in improving GPU performance by enhancing data reuse. This data reuse is made possible through GPU Shared memory, which is a small, high-speed memory that enables data sharing among threads within the same GPU thread block. While merging multiple iterations yields performance gains, it is constrained by the size of the Shared memory, necessitating trade-offs between resource utilization and speed. The adoption of half-precision numbers accelerates iterative algorithms and achieves superior optical flow accuracy within the same time frame compared to single-precision counterparts. Half-precision implementations converge more rapidly due to the increased number of iterations possible within a given time window. Specifically, the use of half-precision numbers on the best GPU architecture accelerates execution by up to x2.2 for TV-L1 and x3.7 for Horn-Schunck. This work underscores the significance of both GPU-specific optimizations for computer vision algorithms, along with the use and study of reduced floating point numbers. They pave the way for future enhancements through new algorithmic transformations, alternative numerical formats, and hardware architectures. This approach can potentially be extended to other families of iterative algorithms