幾つかの画像処理問題を用いたGPUとFPGAの性能比較

摘要

Many applications in image processing have high inherent parallelism. FPGAs have shown very high performance in spite of their low operational frequency by fully extracting the parallelism. In recent micro proces sors, it also becomes possible to utilize the parallelism using multi-cores which support improved SIMD instructions. Recent GPUs support a large number of cores, and have a potential for high performance in many applications. In this paper, we compare the performance of FPGA, GPU and CPU using three applications in image processing; two-dimensional filters, stereo-vision and k-means clustering, and make it clear which platform is faster under whichrnconditions.%画像処理を目的とする多くのアプリケーションには，高い並列性が内在する．これらの問題においてFPGAはその低い動作周波数にも関わらず，多くの処理を並列に実行することにより高い性能を示してきた．最近のマイクロプロセッサにおいても,改良されたSIMD命令をサポートするマルチコアを使用することにより並列性を利用したプログラミングを行うことができるようになった.近年のGPUは非常に多くのコアを備えており，多くのアプリケーションにおいて高い性能を発揮する可能性を持っている．FPGA，GPU，CPU．それぞれのプログラミングツールは改良されてきてはいるが,これらのプラットフォームにおいて高い処理性能を得ることはいまだに困難である．本論文では，FPGA,GPU,CPUにおいて,2次元フィルタ,ステレオビジョン，k-meansクラスタリングの3つの問題を実行，比較し，それぞれの問題においてどのプラットフォームが最も有効であるかを明らかにする．