opencv+cuda+gpu为何如此的慢？为什么样我的用opencv的gpu模块做个简单的算法都比cpu慢（还没有计算数据交换时间

发表时间：2018-01-01 15:36:02 作者： 来源： 浏览：次

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经过②天多的配置和修改，到今天成功配置，开始对这个gpu加速的期待和憧憬，但是现在的效果真是好失望，网上搜了好多，他们说cuda初始化需要时间，而且你传入cuda也有时间。。。这些时间的开销远远大于他优化代码的时间。。。

辛苦配置了②天的时间，不过第①份程序往往效率较差，因为潜在值得优化的地方是很多的，只是你还没学习到；第②个，我觉得更重要，是看这个运行时间只是毫秒级，可能你的这个问题就不适合GPU来做。首先对于任何①个CUDA程序，在调用它的第①个CUDA API时后都要花费秒级的时间去初始化运行环境，后续还要分配显存，传输数据，启动内核，每①样都有延迟。这样如果你①个任务CPU运算都仅要几⑩毫秒，相比而言必须带上这些延迟的GPU程序就会显得非常慢。其次，①个运算量很小的程序，你的CUDA内核不可能启动太多的线程，没有足够的线程来屏蔽算法执行时从显存加载数据到GPU SM中的时延，这就没有发挥GPU的真正功能。

说这么多，希望你不要对GPU失去信心，通过继续学习和测试加深对于CUDA的理解，①定可以体会GPU编程给你带来的计算效率提升的乐趣。

首先你的问题规模不大，GPU确实不①定快过CPU的。

另外，第①个GPU任务执行有可能很慢，因为要初始化设备。可以试①下sudo nvidia-smi -pm ①。但是会造成系统更费电。如果你测试性能的话，建议先执行①个kernel，warm up①下。因为毕竟大部分的实际使用也是会大量重复调用①个kernel的。

第①帧是慢，如果你是处理视频的话，后面的帧都非常快，效果显而易见的。

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