为什么opencv用GPU实现比用CPU实现的慢？

问题

打算通过OpenCV的GPU模块优化现有代码的运行效率，怀抱着美好愿望开始了代码的改写工作。改写的过程并不顺利，遇到了不少问题。例如，gpu模块提供的接口非常坑爹，相当一部分不支持浮点类型（像histogram、integral这类常用的都不支持）；又如，遇到阈值判断的地方，就必须传回cpu处理，因为gpu函数都是并行处理的，每改写完一个算法模块，就测试一下运行效率，有的时候是振奋人心，有的时候则是当头棒喝——比CPU还慢？

经过一系列的google，终于找到原因：

http://stackoverflow.com/questions/12074281/why-opencv-gpu-codes-is-slower-than-cpu

http://answers.opencv.org/question/1670/huge-time-to-upload-data-to-gpu/#1676

The first gpu function call is always takes more time, because CUDA initialize context for device. The following calls will be faster.

Programming Guide的CUDA C Runtime-Initialization一节有对此说明

整段代码的第一条与GpuMa有关的语句就是所谓的first gpu function，这里CUDA需要初始化设备上下文，而该操作是非常耗费时间的！

在代码开头，或者类的构造函数，加入：

    Mat src1; src1 = Mat::zeros(cvSize(5,5),CV_16UC1);
    GpuMat src2(src1);

src1随便赋一个初值，关键是调用一次涉及GpuMat的操作（其它gpu函数也行），那么段代码就实现了CUDA的初始化。

经过实测，这里需要耗费400ms！尽管是像上面那么简单的两个语句，只要是整段代码的第一次调用gpu相关操作，默认执行CUDA的初始化！在其它机器上不一定是400ms，应该跟具体的PC硬件有关。

往后的gpu的操作都不会那么慢，但一旦涉及upload、download（显存与内存的数据传递），时间成本都达到ms级别！

总结一句，GPU的并行处理的确很快，但数据传入GPU的开销实在太大，往往影响了代码的整体效率。

现在的项目是，C++写的算法，做成dll供C#调用；理所当然的，gpu的操作都放在C++的接口I函数里；那问题就来了，每次C#调用C++的函数，都要执行CUDA的初始化，都要耗费400ms在无意义的操作上，对于算法的实时性要求简直不能忍受！除非，在C#里面先初始化CUDA，但这样可行吗？又合理吗？

现在总算搞明白，为什么网上没多少opencv gpu的资源，用的人不多嘛，实在坑爹啊！这么大的弊端，真的用过就怕了，害我浪费了那么多时间去优化，算法主体部分是快了不少，原本200ms，现在到了100ms的水平，但就这坑爹的CUDA初始化400ms就够抵消所有的成果！

以后在引入gpu之前，真的要好好审视本算法的当前运行效率，只有当前运行时间远大于CUDA初始化的耗时，才有引入的必要！的确，我是没有做好运算量的评估，现在的算法的运算量根本用不到gpu！

解决措施

问题1、CUDA初始化设备上下文非常耗时。

可以通过在程序开头进行任意一项与CUDA相关的操作，如定义一个GpuMat：

GpuMat a(10,10,CV_8U); //第一条CUDA语句，初始化设备上下文

第一条CUDA语句将会非常耗时，但之后都会恢复正常。

问题2、访存时间（latency）影响程序的整体效率。

两个途径：减少数据在CPU和GPU之间的传递次数；运算量非常小的部分不要用GPU，数据量非常大、循环次数非常多的时候才使用GPU。

前者是最直接的手段，后者则是GPU的使用原则，可见以下例子：

分别用CPU和GPU实现高斯滤波

cv::GaussianBlur(img, img, Size(11, 11), 1.5, 1.0, cv::BORDER_REFLECT); 

以上是CPU的代码

        cv::cuda::registerPageLocked(img);        //锁页内存
        gimg.upload(img);                        //上传数据至GPU
        cv::Ptr gauss = cv::cuda::createGaussianFilter(CV_32F, CV_32F, Size(11, 11), 1.5, 0, cv::BORDER_DEFAULT,-1);    //创建高斯滤波器
        gauss->apply(gimg, gimg);            //高斯滤波
        gimg.download(img);                        //下载数据至CPU
        cv::cuda::unregisterPageLocked(img);    //解除锁页

以上是GPU的代码，锁页能够加速数据在CPU和GPU之间的传递

运行结果：只计算高斯滤波函数的耗时，GPU是CPU的1/3~1/2，然而考虑上访存时间，GPU甚至比CPU还慢！

但如果进行10次高斯滤波，GPU的优势就能够得以体现：

        cv::cuda::registerPageLocked(img);        //锁页内存
        gimg.upload(img);                        //上传数据至GPU
        cv::Ptr gauss = cv::cuda::createGaussianFilter(CV_32F, CV_32F, Size(11, 11), 1.5, 0, cv::BORDER_DEFAULT,-1);    //创建高斯滤波器
        for(int i=0;i<10;i++)
            gauss->apply(gimg, gimg);            //高斯滤波
        gimg.download(img);                        //下载数据至CPU
        cv::cuda::unregisterPageLocked(img);    //解除锁页

以上是进行10次滤波的GPU代码，同时，CPU代码也执行10次滤波

运行结果：算上方寸时间，GPU的总耗时是CPU的1/5，如果执行100次滤波，则为1/10

但需要注意的是，运算量不仅跟执行次数有关，还跟数据量有关。按道理说，GPU对数据量越大的情况越有利，但在opencv的CUDA模块中，矩阵较大的数据（行列数较多）将大大增加数据传递的耗时，因为GpuMat本身对矩阵大小是有限制的，所以这又制约了CUDA并行的效率，除非使用CUDA编程合理分配数据和线程，opencv本身对大矩阵是无能为力的。

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以下博文是更深层次的讨论CUDA代码优化：http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/17488237

该博文内容摘录如下：

执行单线程的做法，无疑会闲置非常多的并行计算资源，我们必须采用多线程，这样效率就会得到大幅度的提升。在GPU编程中，有一个叫“掩藏”（Hide）的概念。它的意思是指线程因为访问存储器或者阻塞等其它原因造成的延迟，但由于分配的线程足够多，导致整体上看GPU仍然处于忙碌的状态。