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Leistung

Die Filter des Adaptive Vision sind hoch optimiert für moderne Multicore-Prozessoren mit SSE2-Technologie. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse einer Performance-Benchmark von Vision-Software.

Benchmark von Vision-Softwares

Filter Adaptive Vision Studio 4.11 Another product OpenCV 3.4.1
Image negation 0.105 ms 0.096 ms 0.104 ms
Add two images (pixel by pixel) 0.105 ms 0.131 ms 0.091 ms
Image difference (pixel by pixel) 0.101 ms 0.125 ms 0.085 ms
RGB to HSV conversion (3xUINT8) 1.803 ms 2.679 ms 1.829 ms
Gauss filter 3x3 0.105 ms 0.542 ms 0.208 ms
Gauss filter 5x5 0.116 ms 0.546 ms 0.374 ms
Gauss filter 21x21 (std-dev: 4.3) 1.662 ms 4.003 ms 6.442 ms
Mean filter 21x21 0.306 ms 0.301 ms 1.110 ms
Image erosion 3x3 0.105 ms 0.201 ms 0.104 ms
Image erosion 5x5 0.105 ms 0.209 ms 0.146 ms
Sobel gradient magnitude (sum) 0.120 ms 0.106 ms
Sobel gradient magnitude (hypot) 0.174 ms 0.114 ms
Threshold to region 0.048 ms 0.046 ms
Splitting region into blobs 0.078 ms 0.079 ms
Bilinear image resize 0.056 ms 0.537 ms 0.277 ms

Die Ergebnisse entsprechen einer 1 MP, UINT8 Bild auf einem Intel Core i5 - 3.2 GHz. Um konsistente Cache-Bedingungen sicherzustellen, wurden große Bilder verwendet und die Ergebnisse normalisiert.

SEE- und Multicore-Optimierung

Die Filter in Adaptive Vision Studio sind für SSE-Technologie und Multi-Core- Prozessoren optimiert. Performanceverbesserungen, die mit diesen Techniken erreicht werden können, sind jedoch in hohem Maße von der jeweiligen Operation abhängig. Einfache Pixelweise-Transformationen erreichen nach SSE-basierten Optimierungen bereits die Grenze des Datendurchsatzes des Speichers. Andererseits lassen sich komplexere Filter, wie etwa die Gauß-Glättung, im Vergleich mit klassischen C++-Optimierungen sogar bis auf eine 10-mal niedrigere Laufzeit beschleunigen.


CPU Benchmark

Die Tabelle unten zeigt an, welche Leistung verschiedene Prozessoren beim Ausführen unserer Software erreichen (umso höher, desto besser). Sie können dies als eine Referenz zum Auswählen von Hardware für Ihre Anwendung benutzen.

Benchmark category Overall result
Device description Executor Engine Image processing Image analysis Region processing Applications
Intel Atom D525
1.80GHz / 1MB cache / 2 cores / 4 GB RAM
54.9 32.7 41.1 61.7 53.1 48.7
Intel Core 2 Duo T6400
2.00GHz / 2MB cache / 2 cores / 3 GB RAM
54.9 79.4 87.1 108.2 105.4 87.0
Intel Atom E3845
1.91GHz / 2MB cache / 4 cores / 4 GB RAM
100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
AMD FX-4100 Quad-Core
3.60 GHz / 8MB cache / 4 cores/ 8 GB RAM
112.3 213.4 164.8 218.7 174.6 176.7
AMD Athlon II X2 270
3.40 GHz / 2MB cache / 2 cores/ 8 GB RAM
311.6 136.8 171.6 210.0 212.0 208.4
Intel Core-i7 3612QM
2.10GHz / 6MB cache / 4 cores/ 4 GB RAM
427.8 534.6 303.6 295.9 352.6 382.9
Intel Core-i7 2600K
3.40GHz / 8MB cache / 4 cores/ 8 GB RAM
507.6 593.4 346.8 345.9 393.1 437.4
Intel Core-i5 3470
3.20GHz / 6MB cache / 4 cores/ 16 GB RAM
545.3 628.1 355.1 324.7 403.6 455.0
Intel Core-i5 3570K
3.40GHz / 6MB cache / 4 cores/ 8 GB RAM
554.6 645.5 359.0 360.4 416.5 467.2
Intel Core-i5 4460
3.20GHz / 6MB cache / 4 cores/ 16 GB RAM
611.6 667.6 366.6 356.9 421.3 484.8
Intel Core-i7 4800MQ
2.70GHz / 6MB cache / 4 cores/ 12 GB RAM
628.3 678.7 380.5 378.9 420.8 483.5
Intel Core-i7 6700HQ
2.60GHz / 6MB cache / 4 cores/ 16 GB RAM
641.8 710.0 365.9 366.8 416.3 500.2
Intel Core-i7 4800MQ
2.70GHz / 6MB cache / 4 cores/ 16 GB RAM
640.2 699.1 380.9 378.8 412.6 502.3
Intel Core-i5 6500
3.20GHz / 6MB cache / 4 cores/ 16 GB RAM
663.7 794.0 395.7 390.2 458.1 540.3
Intel Core-i5 7500
3.40GHz / 6MB cache / 4 cores/ 16 GB RAM
684.3 830.1 422.0 406.8 492.6 567.1
Intel Core-i7 4790K
4.00GHz / 8MB cache / 4 cores/ 16 GB RAM
798.2 887.5 474.7 461.1 550.1 634.3
Intel Core-i7 8700K
3.70GHz / 12MB cache / 6 cores/ 16 GB RAM
862.5 1364.7 587.8 491.3 594.3 780.1

Höhere Werte bedeuten höhere Leistung.
Der Test misst die Ausführungszeit einer konstanten Operationsanzahl. Die Ergebnisse sind normalisiert.