一种图像处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种图像处理方法及装置，方法包括在当前算子需要执行计算时，确定当前算子对应的图像数据作为目标图像数据，判断目标图像数据是否建立有包括CPU中存储各图像数据地址的标识与GPU的内存中为图像数据预备存储地址的标识的映射关系，若判断结果为是，则基于映射关系，从所述GPU的内存中查找到存储的所述目标图像数据，以使所述GPU对拷贝的所述目标图像数据进行处理。本发明专利技术提供的方法解决了图像处理时因频繁申请和释放内存导致处理过程较为繁琐的问题，简化了图像处理的流程，避免了GPU内存的碎片化，可节省大量的计算时间，极大的提高了图像处理的计算效率，实现方便简单，同时提高了内存的重复使用率。同时提高了内存的重复使用率。同时提高了内存的重复使用率。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及装置


[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种图像处理方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，以NVIDIA Tesla为代表的异构芯片逐渐被引入到通用计算领域中。最初的图形处理器GPU就是用来处理大规模的并行计算，并且GPU的并行处理能力在不断的上升。
[0003]GPU将更多的晶体管用于执行单元，而非像CPU那样用作复杂的数据缓存和指令控制。由于GPU具有超强的浮点计算能力，除了在传统领域如用于游戏的图形显示等应用以外，GPU越来越多地应用在科学计算领域上，并且逐渐进入高性能计算的主流。
[0004]CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的高性能计算问题。CUDA编程是在C语言上的基础上对C语言的扩展，不再需要借助于图形学API，CUDA开发人员只需要在C语言的基础上从CPU过度到GPU上，CUDA提供了简单、容易的GPU开发工具，因此对于开发者来说，CUD本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：在当前算子需要执行计算时，确定当前算子对应的图像数据作为目标图像数据；判断所述目标图像数据是否建立有映射关系；其中，所述映射关系中包括CPU中存储各所述图像数据地址的标识与GPU的内存中为所述图像数据预备存储地址的标识；若判断结果为是，则基于所述映射关系从所述GPU的内存中查找到存储的所述目标图像数据，以使所述GPU对所述目标图像数据进行处理。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，若所述目标图像数据未建立有映射关系，则基于所述目标图像数据建立映射关系，并基于所述映射关系，从所述CPU中拷贝所述目标图像数据到所述GPU的内存中对应所述目标图像数据存储地址的标识的区域以建立映射关系，并执行“使所述GPU对所述目标图像数据进行处理”的操作。3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述映射关系中还包括所述图像数据的大小，所述GPU预分配有一块存储空间用于存储所述目标图像的数据，所述存储空间的容积大于所有需要处理的所述目标图像数据的大小。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述GPU对所述目标图像数据进行处理前，从所述存储空间中按序分配空间，以保存因处理所述目标图像而生成的中间数据和/或处理所述目标图像得到的结果，并基于所述中间数据和/或所述结果建立相应的映射关系。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，若对所述GPU对所述目标图像数据进行处理生成的所述中间数据为不需要拷贝给所述CPU的临时数据，基于所述中间数据建立的所述映射关系中所述CPU中存储所述中间数据地址的标识设置为空。6.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌云，陈永，
申请(专利权)人：杭州加速科技有限公司，
类型：发明
国别省市：