【发布时间】:2012-10-23 20:47:40
【问题描述】:
我正在尝试通过结合 IPP 和 TBB 来进一步改进我的图像调整算法。我可以完成这项任务的两种方法是:
- 使用不带 TBB 的 IPP
- 在 parallel_for 循环中使用 IPP 和 TBB
我的问题是我已经对应用程序进行了编码,并且得到了正确的结果。但令人惊讶的是,当它们组合在一起时,我的计算时间会更大。为避免混乱,我只在此处粘贴部分代码。但如果需要,我可以提供整个代码。对于我只使用 IPP 的第一种情况,代码如下:(算法的基础是从英特尔 TBB 图像大小调整示例代码中借用的)
ippiResizeSqrPixel_8u_C1R(src, srcSize, srcStep, srcRoi, dst, dstStep, dstRoi,
m_nzoom_x,m_nzoom_y,0, 0, interpolation, pBufferWhole);
parallel_for 循环如下所示:
parallel_for(
blocked_range<size_t>(0,CHUNK),
[=](const blocked_range<size_t> &r){
for (size_t i= r.begin(); i!= r.end(); i++){
ippiResizeSqrPixel_8u_C1R(src+((int)(i*srcWidth*srcHeight)), srcSize,
srcStep, srcRoi, dst+((int)(i*dstWidth*dstHeight)), dstStep, dstRoi,
m_nzoom_x,m_nzoom_y,0, 0, interpolation, pBuffer);
}
}
);
src 和dst 是指向源图像和目标图像的指针。使用 TBB 时,图像被划分为CHUNKS 部分,parallel_for 循环遍历所有CHUNKS 并使用 IPP 函数独立调整每个 CHUNK 的大小。 dstHeight、srcHeight、srcRoi 和 dstRoi 的值被修改以适应图像的分区,src+((int)(i*srcWidth*srcHeight)) 和 dst+((int)(i*dstWidth*dstHeight)) 将指向源和目标中每个分区的开头图片。
显然,IPP 和 TBB 可以以这种方式组合 - 因为我得到了正确的结果 - 但让我感到困惑的是,与单独使用 IPP 相比,当它们组合时计算时间会变差。关于可能是什么原因,或者我如何解决这个问题的任何想法?
谢谢!
【问题讨论】:
-
我认为图像尺寸太小而无法利用并行性。你测试了多大的输入/输出图像?
-
这是我最初的想法,但即使我测试了比原始尺寸大几倍的大尺寸图像,我也没有看到任何改进。
-
您是否尝试对此进行分析?你在哪个平台上。
标签: multithreading tbb intel-ipp