SYCL-based Acceleration of Canny Edge Detector Algorithm Using DPC++
Notice bibliographique
Résumé
Edge detection is a fundamental task in image processing which has proliferated into various fields. This paper presents a SYCL-based Data Parallel C++ (dpc++) implementation and evaluation of Canny Edge Detection (CED) in CPU-GPU and CPU-FPGA heterogeneous computing platforms. The CED accelerator was implemented and evaluated on two state-of-the-art Intel FPGAs, Arria 10 GX-1150 and Stratix 10 SX-2800 and an Intel GPU, UHD P630 with the Intel's CPU, Xeon Gold-6128. Along with a mathematical optimization, design optimizations specific to parallel computing were leveraged for efficiency and speedup. The evaluation of the implementation reports speedups of 11.6X and 11.7X for Arria 10 and Stratix 10 FPGAs respectively with respect to the CPU -only implementation. Also, both FPGAs completed the algorithm more than 4 times faster than the GPU. Furthermore, Arria 10 FPGA is 31 times more energy efficient than the GPU. Also compared to related research, significantly better speedup results were achieved by our im-plementation. With 0.214 milliseconds execution time to detect edges in an image with size 256x256 pixels, the recommended dimension for real-time image processing applications, our CPU-FPGA implementation is best suited for real-time applications
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».