标签： optimization image-processing implementation signal-processing convolution
我已经制作了一个用于2D卷积的CUDA程序，现在想将它与一些非CUDA实现进行比较，以测量加速。
我可以使用经典的多循环方法或matlab的conv2来比较我自己在普通C中的实现，但它不像是合法/公平的比较，因为它们不是那里最快的实现。
此外，我正在考虑尝试使用OpenCV，而且我一直在寻找没有运气的SIMD优化版本。任何建议，我应该使用OpenCV吗？
注意：我已经阅读了其他问题，包括this one，但答案与我的普通C代码或对各种可用方法的讨论基本相同。
答案 0 :(得分：5)
最快的一般2D卷积算法首先在源上执行FFT，然后关联，然后FFT返回以获得结果（这是conv2在matlab中所做的）所以你的多循环方法可能不是最好的
GSL如果您想使用它，将为您提供标准且快速的FFT实现。
此外，如果内核为separable，您可以将卷积作为两个1D卷积进行。
OpenCV非常好，如果它也有效，它应该被广泛接受为快速实现。