本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著摩爾定律的不斷發(fā)展，圖像處理單元(graphicsprocessingunit，縮寫為gpu)中集成的晶體管數(shù)目已經(jīng)超過了中央處理單元(centralprocessingunit，縮寫為cpu)中集成的晶體管數(shù)目，gpu的通用計(jì)算能力正在不斷發(fā)展，其并行計(jì)算能力也正在不斷被挖掘和應(yīng)用。目前，包括多個(gè)內(nèi)核(例如，多個(gè)cpu、gpu)的異構(gòu)多核處理器被廣泛地應(yīng)用在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，由于這些系統(tǒng)中的gpu具有高效的并行計(jì)算能力，使得高速內(nèi)存帶寬和并行編程模型可被廣泛地應(yīng)用于計(jì)算密集型程序?，F(xiàn)在無論在個(gè)人電腦，還是超級(jí)計(jì)算機(jī)或者gpu集群中，gpu都作為主要的加速器件負(fù)責(zé)計(jì)算任務(wù)，利用gpu加速計(jì)算任務(wù)成為主流，現(xiàn)在越來越多的高性能計(jì)算機(jī)采用由cpu與gpu組成的異構(gòu)系統(tǒng)作為其主要的計(jì)算單元。而隨著圖像獲取的技術(shù)不斷提高，使得圖像的分辨率和圖像的質(zhì)量不斷提高，導(dǎo)致現(xiàn)有的在cpu平臺(tái)上的處理圖像工具已經(jīng)無法滿足圖像處理的需求，容易造成圖像數(shù)據(jù)的堆積，無法實(shí)時(shí)處理圖像，影響圖像處理的效率，使整個(gè)圖像處理的時(shí)間增加。因此如何快速有效的處理圖像成為了一個(gè)急需解決的問題。

由于gpu專用于圖像處理，近年來不少專家學(xué)者成功地將gpu的并行計(jì)算能力應(yīng)用于圖像處理中，并取得不錯(cuò)的加速效果。例如，將gpu應(yīng)用于圖像匹配技術(shù)中，加速圖像匹配的速度，以減少匹配的時(shí)間，將gpu應(yīng)用于圖像邊緣檢測(cè)中，以在加快圖像邊緣檢測(cè)的速度的同時(shí)保留圖像的重要結(jié)構(gòu)屬性。然而，在這些特定的應(yīng)用中，利用gpu進(jìn)行計(jì)算的算法只是一些特定的算法，并沒有形成通用的移植模型，難以推廣到其它數(shù)字圖像處理算法，難以有效提高圖像處理的效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取方法及系統(tǒng)，旨在解決由于現(xiàn)有技術(shù)無法提供一種有效的圖像處理程序轉(zhuǎn)化方法，導(dǎo)致利用圖像處理算法的程序通用性差、運(yùn)行時(shí)并行性差的問題。

一方面，本發(fā)明提供了一種cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取方法，所述方法包括下述步驟：

接收用戶輸入的數(shù)字圖像處理算法；

對(duì)所述數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析，以獲取所述數(shù)字圖像處理算法中用于圖像分塊處理的可并行運(yùn)行步驟；

根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將所述可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段；

根據(jù)所述計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用所述數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序。

另一方面，本發(fā)明提供了一種cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

算法接收單元，用于接收用戶輸入的數(shù)字圖像處理算法；

算法解析單元，用于對(duì)所述數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析，以獲取所述數(shù)字圖像處理算法中用于圖像分塊處理的可并行運(yùn)行步驟；

步驟映射單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將所述可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段；以及

第一程序獲取單元，用于根據(jù)所述計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用所述數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序。

本發(fā)明在接收用戶輸入的數(shù)字圖像處理算法后，對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析，以獲取數(shù)字圖像處理算法中用于圖像分塊處理的可并行運(yùn)行步驟，根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段，根據(jù)計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理算法到圖像協(xié)同處理程序的轉(zhuǎn)化，提高了利用圖像處理算法的程序的通用性以及程序運(yùn)行時(shí)的并行性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例三提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；以及

圖4是本發(fā)明實(shí)施例四提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

以下結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)描述：

實(shí)施例一：

圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取方法的實(shí)現(xiàn)流程，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，詳述如下：

在步驟s101中，接收用戶輸入的數(shù)字圖像處理算法。

本發(fā)明實(shí)施例適用于程序編譯器或圖像處理程序自動(dòng)生成系統(tǒng)，數(shù)字圖像處理算法描述了處理數(shù)字圖像的方法，數(shù)字圖像處理算法具體可通過偽代碼、流程圖或類語言等方式表示。

在步驟s102中，對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析，以獲取數(shù)字圖像處理算法中用于圖像分塊處理的可并行運(yùn)行步驟。

在本發(fā)明實(shí)施例中，在對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析時(shí)，可通過人工(例如，編程人員)對(duì)表示算法的流程圖或偽代碼進(jìn)行分析，也可以通過對(duì)表示算法的流程圖或偽代碼進(jìn)行機(jī)器自動(dòng)解析，得到對(duì)應(yīng)的可并行運(yùn)行步驟或偽代碼描述。作為示例地，例如，可對(duì)數(shù)字圖像處理算法處理像素的特點(diǎn)，判斷該數(shù)字圖像處理算法是否針對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行、各個(gè)像素點(diǎn)的計(jì)算順序有沒有先后關(guān)系，如果處理算法針對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行，且處理結(jié)果互不影響，則該數(shù)字圖像處理算法中對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)的處理可并行化實(shí)現(xiàn)，這樣，可得到數(shù)字圖像處理算法中用于圖像處理的可并行運(yùn)行步驟。

在步驟s103中，根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段。

在本發(fā)明實(shí)施例中，預(yù)先設(shè)置cpu和gpu上圖像分塊分配方式，即分配cpu和gpu上處理的圖像分塊數(shù)量或圖像數(shù)據(jù)數(shù)量，在具體分配時(shí)可根據(jù)運(yùn)行計(jì)算機(jī)程序的cpu/gpu異構(gòu)計(jì)算機(jī)中cpu和gpu核心的數(shù)量進(jìn)行分配，也可以以其他方式分配，之后根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段。具體地，可通過人工將可并行運(yùn)行步驟轉(zhuǎn)換為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段，或自動(dòng)將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段。

在步驟s104中，根據(jù)計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序。

在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)前述已得到的可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理算法到圖像協(xié)同處理程序的轉(zhuǎn)化，提高了利用圖像處理算法的程序的通用性以及程序運(yùn)行時(shí)的并行性。具體在根據(jù)計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序時(shí)，可通過人工或自動(dòng)生成方式得到利用前述數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序。

實(shí)施例二：

圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例二提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取方法的實(shí)現(xiàn)流程，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，詳述如下：

在步驟s201中，獲取利用數(shù)字圖像處理算法在cpu上運(yùn)行的第一圖像處理程序，并獲取利用數(shù)字圖像處理算法在gpu上運(yùn)行的第二圖像處理程序。

在步驟s202中，運(yùn)行第一和第二圖像處理程序，分別對(duì)預(yù)設(shè)的測(cè)試用圖像進(jìn)行處理，以得到第一和第二圖像處理程序處理測(cè)試用圖像的運(yùn)行時(shí)間。

在本發(fā)明實(shí)施例中，第一圖像處理程序?yàn)轭A(yù)先編寫的利用cpu上進(jìn)行運(yùn)行的圖像處理程序，第一圖像處理程序?yàn)轭A(yù)先編寫的利用gpu上進(jìn)行運(yùn)行的圖像處理程序。獲取第一和第二圖像處理程序后運(yùn)行第一和第二圖像處理程序，對(duì)預(yù)設(shè)的測(cè)試用圖像進(jìn)行處理，以得到第一和第二圖像處理程序處理測(cè)試用圖像的運(yùn)行時(shí)間。

在步驟s203中，根據(jù)第一和第二圖像處理程序處理測(cè)試用圖像的運(yùn)行時(shí)間，確定cpu和gpu上圖像分塊分配方式并設(shè)置。

在本發(fā)明實(shí)施例中，為了提高cpu和gpu的并行性，要求兩者處理分配的圖像時(shí)間相同，從而充分提高包括cpu和gpu的計(jì)算機(jī)的性能。因此，優(yōu)選地，將cpu上處理的圖像分塊數(shù)量確定為將gpu上處理的圖像分塊數(shù)量確定為其中，s表示圖像的總數(shù)據(jù)量或總分塊數(shù)，α為第一和第二圖像處理程序處理測(cè)試用圖像的運(yùn)行時(shí)間的比值，在這里，考慮到cpu在進(jìn)行進(jìn)程調(diào)度時(shí)需要一定的切換時(shí)間，因此設(shè)置調(diào)節(jié)因子β，以對(duì)cpu和gpu的任務(wù)量進(jìn)行調(diào)節(jié)，提高異構(gòu)計(jì)算機(jī)的并行性。其中，β的取值范圍為0.5≤β<1。優(yōu)選地，β的值為0.9，從而進(jìn)一步提高利用cpu/gpu異構(gòu)計(jì)算機(jī)中cpu和gpu處理圖像時(shí)的并行性，實(shí)現(xiàn)cpu和gpu上處理圖像數(shù)據(jù)的精確分配。

在步驟s204中，接收用戶輸入的數(shù)字圖像處理算法。

在步驟s205中，對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析，以獲取數(shù)字圖像處理算法中用于圖像分塊處理的可并行運(yùn)行步驟。

在本發(fā)明實(shí)施例中，數(shù)字圖像處理算法描述了處理數(shù)字圖像的方法，數(shù)字圖像處理算法具體可通過偽代碼、流程圖或類語言等方式表示。在對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析時(shí)，可通過人工(例如，編程人員)對(duì)表示算法的流程圖或偽代碼進(jìn)行分析，也可以通過對(duì)表示算法的流程圖或偽代碼進(jìn)行機(jī)器自動(dòng)解析，得到對(duì)應(yīng)的可并行運(yùn)行步驟或偽代碼描述。作為示例地，例如，可對(duì)數(shù)字圖像處理算法處理像素的特點(diǎn)，判斷該數(shù)字圖像處理算法是否針對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行、各個(gè)像素點(diǎn)的計(jì)算順序有沒有先后關(guān)系，如果處理算法針對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行，且處理結(jié)果互不影響，則該數(shù)字圖像處理算法中對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)的處理可并行化實(shí)現(xiàn)，這樣，可得到數(shù)字圖像處理算法中用于圖像處理的可并行運(yùn)行步驟。

在步驟s206中，根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段。

在本發(fā)明實(shí)施例中，預(yù)先設(shè)置cpu和gpu上圖像分塊分配方式，即分配cpu和gpu上處理的圖像分塊數(shù)量或圖像數(shù)據(jù)數(shù)量，在具體分配時(shí)可根據(jù)運(yùn)行計(jì)算機(jī)程序的cpu/gpu異構(gòu)計(jì)算機(jī)中cpu和gpu核心的數(shù)量進(jìn)行分配，也可以以其他方式分配，之后根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段。具體地，可通過人工將可并行運(yùn)行步驟轉(zhuǎn)換為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段，或自動(dòng)將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段。

在步驟s207中，根據(jù)計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序。

在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)前述已得到的可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理算法到圖像協(xié)同處理程序的轉(zhuǎn)化，提高了利用圖像處理算法的程序的通用性以及程序運(yùn)行時(shí)的并行性。具體在根據(jù)計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序時(shí)，可通過人工或自動(dòng)生成方式得到利用前述數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序。

在步驟s208中，對(duì)獲取的圖像協(xié)同處理程序進(jìn)行優(yōu)化。

在本發(fā)明實(shí)施例中，考慮到訪存對(duì)齊和數(shù)據(jù)向量化，可以通過向量指令集加快數(shù)據(jù)的并行處理，從而實(shí)現(xiàn)圖像協(xié)同處理程序中cpu代碼的優(yōu)化。對(duì)于gpu代碼的優(yōu)化，可減少gpu代碼中的分支處理，提高計(jì)算密集度。另外，在代碼中存在數(shù)據(jù)復(fù)用時(shí)盡可能使用共享存儲(chǔ)器，訪問全局內(nèi)存時(shí)盡量做到合并訪問，合理使用紋理存儲(chǔ)加快全局內(nèi)存的訪問速度。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)，如rom/ram、磁盤、光盤等。

實(shí)施例三：

圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例三提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，其中包括：

算法接收單元31，用于接收用戶輸入的數(shù)字圖像處理算法；

算法解析單元32，用于對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析，以獲取數(shù)字圖像處理算法中用于圖像分塊處理的可并行運(yùn)行步驟；

步驟映射單元33，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段；以及

第一程序獲取單元34，用于根據(jù)計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序。

在本發(fā)明實(shí)施例中，cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取系統(tǒng)的各單元可由相應(yīng)的硬件或軟件單元實(shí)現(xiàn)，各單元可以為獨(dú)立的軟、硬件單元，也可以集成為一個(gè)軟、硬件單元，在此不用以限制本發(fā)明。各單元的具體實(shí)施方式可參考實(shí)施一的描述，在此不再贅述。

實(shí)施例四：

圖4示出了本發(fā)明實(shí)施例四提供的cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分，其中包括：

第二程序獲取單元41，用于獲取利用數(shù)字圖像處理算法在cpu上運(yùn)行的第一圖像處理程序，并獲取利用數(shù)字圖像處理算法在gpu上運(yùn)行的第二圖像處理程序；

程序運(yùn)行單元42，用于運(yùn)行第一和第二圖像處理程序，分別對(duì)預(yù)設(shè)的測(cè)試用圖像進(jìn)行處理，以得到第一和第二圖像處理程序處理測(cè)試用圖像的運(yùn)行時(shí)間；

分配確定單元43，用于根據(jù)第一和第二圖像處理程序處理測(cè)試用圖像的運(yùn)行時(shí)間，確定cpu和gpu上圖像分塊分配方式；

算法接收單元44，用于接收用戶輸入的數(shù)字圖像處理算法；

算法解析單元45，用于對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行解析，以獲取數(shù)字圖像處理算法中用于圖像分塊處理的可并行運(yùn)行步驟；

步驟映射單元46，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的cpu和gpu上圖像分塊分配方式，將可并行運(yùn)行步驟映射為cpu和gpu上可并行運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序代碼段；以及

第一程序獲取單元47，用于根據(jù)計(jì)算機(jī)程序代碼段獲取利用數(shù)字圖像處理算法的圖像協(xié)同處理程序；以及

程序優(yōu)化單元48，用于對(duì)圖像協(xié)同處理程序進(jìn)行優(yōu)化。

其中，分配確定單元43包括分配確定子單元431，用于將cpu上處理的圖像分塊數(shù)量確定為將gpu上處理的圖像分塊數(shù)量確定為其中，s表示圖像的總數(shù)據(jù)量或總分塊數(shù)，α為第一和第二圖像處理程序處理測(cè)試用圖像的運(yùn)行時(shí)間的比值，β為調(diào)節(jié)因子。優(yōu)選地，β的取值范圍為0.5≤β<1。

在本發(fā)明實(shí)施例中，cpu/gpu異構(gòu)環(huán)境的圖像協(xié)同處理程序獲取系統(tǒng)的各單元可由相應(yīng)的硬件或軟件單元實(shí)現(xiàn)，各單元可以為獨(dú)立的軟、硬件單元，也可以集成為一個(gè)軟、硬件單元，在此不用以限制本發(fā)明。各單元的具體實(shí)施方式可參考實(shí)施二的描述，在此不再贅述。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。