多维度技术加速：从AMG到2D-3D视频转换

### 多维度技术加速：从AMG到2D - 3D视频转换 #### 一、GPU上聚合AMG的高效设置 在计算流体动力学（CFD）领域，GPU加速计算正发挥着越来越重要的作用。对于k - 循环代数多重网格（AMG）算法，传统的双对聚合在CPU上实现时，会显著增加在GPU加速硬件上的总计算时间。不过，研究发现可以用更高效的普通聚合算法来替代它。 在一个由四个节点组成，每个节点配备四个Nvidia Tesla C2070 GPU的GPU集群上进行测试。结果显示，与最快的传统实现相比，在Tesla C2070上的GPU实现（包括在CPU上的设置）速度大约快两倍。具体来看，将双对聚合替换为普通聚合后，GPU计算的总计算时间减少相对较大，达到30%，而CPU计算仅减少约10%。但在另一台配备GeForce GTX480图形卡的计算机上，由于内存不足且只有一台此类机器，无法对问题2进行计算。 #### 二、2D - 3D视频转换的背景与挑战 随着3D显示设备在电子市场的广泛普及，从大屏幕3D电视到便携式3D智能手机，消费者面临着3D视频内容严重短缺的问题。3D视频的获取方式有多种，如使用立体相机拍摄、主动深度传感或从现有的2D视频素材手动制作，但这些方法都存在一定的局限性。3D视频拍摄需要专业设备和高技能摄影师，而手动将2D视频转换为3D则需要大量的人力和较长的制作时间。 自动2D - 3D视频转换成为解决这一问题的重要途径，但它是一个计算密集型任务，在线播放时需要实时处理速度。目前，现有的解决方案常使用特殊硬件或高端图形卡来追求计算速度，例如东芝在其3D电视中放置8核Cell处理器，飞利浦在其自动立体3D显示器中构建FPGA芯片。 #### 三、2D - 3D视频转换算法描述 2D - 3D视频转换算法的关键在于针对静态图像和动态图像采用不同的策略来估计深度信息。其流程如下： 1. **场景分类**：输入的普通2D视频被解码为单个帧后，首先进行场景分类。 2. **深度信息估计**： - **静态场景**：若当前图像被确定为静态场景，调用遮挡分析（OA）模块，利用对象间的遮挡关系生成深度信息。具体做法是量化每个像素的遮挡情况，假设像素的深度与其遮挡“数量”成正比。通过定义图像上侧的最远深度边界，计算每个点到该边界的最短路径，并将路径上的累积颜色差异作为总成本，以此估计像素的深度。为加快计算，可利用点周围的8个相邻点进行迭代计算，类似于动态规划。 - **动态场景**：若场景为动态，调用运动深度（DfM）模块，根据对象的移动速度估计对象深度。先使用Mean - Shift分割将输入的2D图像分解为小块，计算每个块的运动向量并取平均值作为其移动速度，然后将块的深度信息估计为其移动速度的反比例函数，最后连接所有块的深度形成分段平滑的深度图。 3. **虚拟视图图像生成**：计算出深度图像后，使用基于深度图像的渲染（DIBR）模块从虚拟视点生成两个或多个图像。由于视点变化，合成的虚拟图像可能会出现空洞问题，可使用高斯平滑去除深度图上的尖锐边缘来缓解这一影响。DIBR算法的一个优点是图像变形操作可以对每行像素完全独立进行，为任务级并行化创造了机会。 以下是2D - 3D视频转换算法的流程图： ```mermaid graph TD; A[输入2D视频] --> B[场景分类]; B --> C{静态场景?}; C -- 是 --> D[遮挡分析（OA）]; C -- 否 --> E[运动深度（DfM）]; D --> F[深度图像]; E --> F; F --> G[基于深度图像的渲染（DIBR）]; G --> H[多视图图像]; H --> I[3D显示]; ``` #### 四、2D - 3D视频转换的优化与并行化 为了提高2D - 3D视频转换程序的性能，从串行和并行两个方面进行优化。 ##### （一）串行性能优化 主要通过SIMD（单指令多数据）内在函数来提高性能。SIMD技术可以同时执行多个算术或逻辑运算，有效提高执行效率。在2D - 3D视频转换中，前面提到的三个热点模块都可以利用数据级并行性（DLP）。以最耗时的DIBR模块为例，优化步骤如下： 1. **数据重构与对齐**：修改算法，一次处理4或8个像素，代码执行次数减少为h * w / 4或h * w / 8次来完成DIBR。同时，使用16位对齐用于SSE