高级算法健身嵌入式平台评价[关闭]

Question

什么是你会考虑来评估高级算法的过程（主要是计算机视觉算法，MATLAB写的，蟒蛇等），嵌入式CPU上运行的实时性。

这个想法是有早期的可靠评估/计算时，您不能执行或配置文件它的目标硬件。

为了把事情的重点，例如，假设您的输入灰度QVGA框架，8bpp的@ 30fps的，你必须对每一个输入帧进行完整Canny边缘检测。我们如何才能找到或估计才能成功执行此所需的最小处理能力？

Answer 1

一个通用的评估是不太可能的，你要求什么是繁琐的手工工作。

然而，有一些通用的步骤，你可以遵循以一个粗略的想法到达

1. 在这样的加法和乘法（最佳/平均/最差？你的选择）基本的数学运算方面估计你的算法的运行时间复杂度。 您需要浮点支持？ 同时追踪像饱和的加/减高水平的数学运算（为什么呢？见第3点）。
2. 吞噬目标处理器的ISA和特别注重的数学和分支指令。 多少个时钟周期乘法走？或者，你的处理器调度每个周期几个？
3. 看看你的处理器支持类似的功能， 饱和数学。 的ARM Cortex-M4一样。 PIC18微控制器不，招致额外执行开销。 硬件浮点运算。 分支预测。 SIMD。 将提供显著的速度提升，如果你的算法可以定制它。
4. 既然你明确地要求一个CPU，看看你的附加有GPU。图像处理算法通常受益于一个的存在。
5. 地图您的操作（从步骤1）什么目标处理器支持（步骤3）在一个估计。
6. 其他因素（从其他数不胜数的），你需要考虑到 你打算在目标上运行的操作系统或者是裸机？ 是您的算法通过IO瓶颈约束？ 如果您的处理器具有高速缓存，效率如何是你在使用它的算法？