Parallel Vision with GPGPU/CUDA 以GPGPU/CUDA進行平行視覺

課程:論文演討
演講者:輔大電子系 王元凱教授
作者:朱炫吉
平行計算是採用多個執行序同時進行的方式去處理資料,而CUDA它的平行計算方式是使用GPGPU,將資料分門別類丟給GPGPU晶片上多個執行緒同時進行,作後再傳回給CPU作總結,而這樣會比將資料放在CPU中處理來的快狠多,必盡目前的桌上個人電腦的CPU含量不過8顆,而NVIDIA它所創造出GPGPU的執行緒則有200個以上在個人電腦的平行化上有很大的差異,也因此處理資料的速度會很快,但GPGPU處理資料也是有缺點的,例如它的資料類型頂多就是,整數或者浮點數,如果不是這兩類的資料的話就無法處理,把圖行使用平行計算機算做處理可以算是非常強大的效能,而平行計算不單單只有用在個人電腦上,Goolge就是一個非常龐大的平行計算公司。平行計算也可以使用在網路,設定一台電腦為主要電腦,將資料傳出去後利用多台電腦同時處理資料最後再用主電腦整合,而這種東西已經接近雲端計算了。
為什麼會有平行計算的發明呢,主要原因是因為一開始的電晶體便宜,所以大部分要加快電腦的速度就是著手於電晶體的加速上,但當到了Pentium4的時候要使電晶體加速的話需要龐大的成本,所以就有人想出了平行計算的概念,把大量的資了透過多個執行緒同時進行這樣的話可以降梯成本也可以達到加速的效果。目前有很多的公司都是使用平行化處理,在未來的幾年我相信平行化處理還會是熱門的研究方向。