如何基于AM57x测试OpenCL的加速性能？

chuanglong

1  实验说明
本例程测试功能：读取指定的图像数据，然后对图像进行灰度转换和Canny算法处理，计算处理过程所耗的时间，并将处理后的图像保存到当前目录下。
/ K2 V0 Q% f( ]/ E' q本例程主要是测试OpenCL是否对这两种算法有优化效果，分别从禁用OpenCL和使能OpenCL两种情况来计算处理图像数据所用的时间，将测试的结果与官方提供的测试结果进行对比和验证。
2 R' C. ~' e6 }/ K; d例程源码路径：光盘“Demo/OpenCL/OpenCL_performance_test/src”
9 ]) I9 Q1 W3 n" i可执行文件以及测试脚本路径：光盘“Demo/OpenCL/OpenCL_performance_test/bin”
( F1 v! x5 k! J, a/ {+ t测试使用的图片路径：光盘“Demo/OpenCL/OpenCL_performance_test/data”
$ J* U) [; X! |5 k, V测试平台：广州创龙TL5728-IDK开发板
开发板简介：
3 m% H, g8 D4 K! I' n' N 基于TI AM5728浮点双DSPC66x+双ARMCortex-A15工业控制及高性能音视频处理器；
 强劲的视频编解码能力，支持1路1080P60或2路720P60或4路720P30视频硬件编解码，支持H.265视频软解码；
 双核PRU-ICSS工业实时控制子系统，支持EtherCAT、EtherNet/IP、PROFIBUS等工业协议；
4 r: z2 K/ m: F0 n( p; x! r 外设接口丰富，GPMC、USB 2.0、UART、SPI、QSPI、I2C、DCAN等工业控制总线和接口，支持高速接口PCle Gen2、USB 3.0、SATA 2.0；
 应用于工业 PC&HMI、工业机器人、机器视觉、 医疗影像、电力自动化等领域。
+ N) q  E) D& j

0 \3 C1 i5 q' n0 g
3 y" f1 l# w0 @5 e* [8 k2  例程编译
/ p% c/ X: h3 k  R1 q4 F' N' [& @将光盘资料“Demo/OpenCL/OpenCL_performance_test/src”例程源码拷贝到Ubuntu任意目录，进入该源码目录执行以下命令对源码进行编译：
Host#        cd AM57xx/OpenCL_performance_test/src/
; l( h6 E- I# ^  z2 J8 m8 yHost#        make SDK_INSTALL_PATH=/home/tronlong/ti-processor-sdk-linux-am57xx-evm-03.01.00.06


; _  T' i0 ]. n6 c* a5 O
编译完成之后会在当前目录下生成可执行文件canny，将其拷贝到开发板文件系统的“/home/root/”目录下。
将光盘资料“Demo/OpenCL/OpenCL_performance_test”下的bin文件夹以及data文件夹拷贝到开发板文件系统的“/home/root/”目录下。bin文件夹下包含opencl_off.sh和opencl_on.sh测试脚本，data文件夹下是两张大小和格式不同的图片文件TL5728_1080p.jpg和lena.png。

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3  例程测试
! z+ w% ?5 C6 Q' O. Z. R! g! N6 P" k以下分别从禁用OpenCL功能和使能OpenCL功能来进行对比测试，分别采用data文件夹下的图片TL5728_1080p.jpg和lena.png来测试。
% ?6 V# Z7 G  ~. S+ i3.1        禁用OpenCL
执行以下命令进行测试，先禁止运行OpenCL功能，然后清理缓存再进行测试，重复清理缓存和测试的步骤5次，如下图所示：
Target#         source bin/opencl_off.sh
Target#         sync; echo 3 >/proc/sys/vm/drop_caches
  }7 }' i3 C% {1 qTarget#         ./canny data/TL5728_1080p.jpg



4 j3 G, ]" z* ?+ G取以上5次测试结果的平均值：
        BGR2GRAY tdiff=55.01ms
        Canny tdiff=95.50ms
3.2        使能OpenCL
+ z  _% F: B% @' c- z4 L  t( _* G执行以下命令进行测试，先使能OpenCL功能，然后清理缓存再进行测试，重复清理缓存和测试的步骤6次，如下图所示：
- Q: ]) L8 I* G- ?# pTarget#         source bin/opencl_on.sh
Target#         sync; echo 3 >/proc/sys/vm/drop_caches
2 m) d! J1 V) A9 e9 Y. LTarget#         ./canny data/TL5728_1080p.jpg



如上一共测试了6次，每一次测试之前记得先将系统内核缓存清理干净，否则测试结果有误。因为第一次运行时，内核在AM57xx上编译，OpenCL使能时会有额外的延迟，延迟时间大约为几十秒，所以第一次测试结果不作为参考。官方解释如下：
; k* k# R* m5 {8 tPlease note that the first run, with OpenCL on, has additional delay of ~1min, due to kernel compilation on AM57xx. This is constrained to first run only, if "TI_OCL_CACHE_KERNELS" environemnt variable is set.
由以上6次的测试结果，取最后5次测试结果的平均值：
# t  Z% t+ U, ]" _        BGR2GRAY tdiff=185.38ms
        Canny tdiff=17.71ms
3.3        测试结果对比
同理，按照如上操作步骤在分别禁用OpenCL和使能OpenCL的情况下，计算处理lena.png图片所用的时间，并对5次测试的数据取平均值。对比以上测试结果，如下表所示：
$ J: U4 A) q/ P
) D9 N  j. s6 s) p# C
2 y4 c( y; e! y
作用率=禁用OpenCL计算处理图像数据所用的时间/使能OpenCL计算处理图像数据所用的时间。
以下是官方的测试数据：
, ]7 y& |4 K/ f. T# I

" N! D0 Y- a3 T8 A
BGR2GRAY作用率=0.345
9 {% `; Z9 y0 j! o0 N. vCanny作用率=1.690
9 |+ n4 I  D) D' a从测试结果可以看出来，本次测试与官方测试结论是一致的：OpenCL对BRG2GRAY算法不但没有性能上的提升反而存在着负面的效果；而对Canny算法则有着非常明显的提升效果，与官方的作用率进行对比，本次测试得出的作用率要大于官方提供的作用率数据，这与待测试的图像文件有一定的关系。
官方提供的其他OpenCL内核的测试数据：
" r1 M  w  E  e链接：http://processors.wiki.ti.com/index.php/OpenCV
5 I- v( L( F: f6 X' }# m


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