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移动图形处理单元上物体检测的加速和节能

埃弗莱姆刀

当今智能手机中高性能计算的发展使其能够在计算密集型应用中使用。随着计算需求的增加，计算所需的能量不能成比例增加，因为提供可用能量和冷却的成本将变得过高。另一种可能降低功耗的方法是使用图形处理单元或特殊的加速器核心。当今的智能手机配备了片上系统 (SoC) 设备，其中包含许多核心，例如图形处理单元、数字信号处理器、特殊多媒体编码器/解码器硬件以及多核中央处理单元。它们的包含使需要更强计算能力的应用程序成为可能，例如实时计算机视觉。在这项工作中，我们研究了智能手机 SoC 中最近推出的通用图形处理单元 (GPU) 的功能，以实现节能的物体检测。这将包括了解将使用的最新 GPU 的架构（来自 Qualcomm 的 Adreno 320 和 Adreno 420）、使用这些 GPU 实现和优化开放计算机视觉库 (OpenCV) 中使用的对象检测算法以及测量本次实施的能源消耗。我们在 Android 平板电脑的 GPU 上实现了基于 Viola-Jones 的目标检测。与在同一设备上的 CPU 上运行的相同算法相比，该实现平均快 35%。与同一设备上的 CPU 相比，该实现还使平均能耗降低了 68%。开发了一种利用移动 GPU 上的对象检测器来检测癣皮肤病的应用程序。为此应用训练了一个分类器，其准确率为 75%。