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参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_602f87700102w1ki.html
以前对OpenCV在ARM-Linux,ARM-Android上的优化做了很多编译方面的努力,例如添加TBB支持,添加CUDA支持(NvidiaK1平台上)。这次突然听同事说增加了OpenMP选项后,在Windows+X86上有极大的优势,adaboost速度提高3倍。所以赶快在ARM-Android-NDK上测试一下。
0. OpenMP基础:
OpenMP(OpenMulti-Processing)是由OpenMPArchitecture Review Board牵头提出的,并已被广泛接受的,用于共享内存并行系统的多线程程序设计的一套指导性注释(CompilerDirective)。OpenMP支持的编程语言包括C语言、C++和Fortran;而支持OpenMP的编译器包括Sun Studio和Intel
1. OpenMP在X86 Linux上的展现:
例子代码:
#include
int main(int argc, char* argv[])
{
#pragma omp parallel
printf("Hello, world.\n");
return 0;
}
普通编译:
g++ OpenMP_Test.cpp -o test
运行:
# ./test
Hello, world.
增加OpenMP 编译选项的编译:
运行:
#./test
Hello, world.
Hello, world.
Hello, world.
Hello, world.
证明-fopenmp在GCC下有效。代码的OpenMP能力得到支持。
#pragma ompparallel -fopenmp
2. OpenMP在ARM-Anrdoid-NDK上的展现:
代码不变。
Android.mk内容如下:
LOCAL_PATH := $(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)
LOCAL_ARM_MODE := arm
LOCAL_MODULE := test
LOCAL_SRC_FILES := OpenMP_Test.cpp
LOCAL_CXXFLAGS := -fopenmp
LOCAL_CFLAGS +=
LOCAL_LDLIBS := -llog -fopenmp
include $(BUILD_EXECUTABLE)
Application.mk内容如下:
# Build both ARMv5TE and ARMv7-A machine code.
APP_PLATFORM = android-8
APP_ABI := armeabi-v7a
#APP_ABI := $(ARM_ARCH)
#Sam modify it to release
#APP_OPTIM := release
APP_OPTIM := debug
#APP_OPTIM = $(MY_OPTIM)
APP_CPPFLAGS += -fexceptions
APP_CPPFLAGS += -frtti
#sam modify it from gnustl_static to gnustl_shared
#APP_STL := gnustl_static
#APP_STL
APP_STL := gnustl_shared
#APP_CPPFLAGS += -fno-rtti
#
APP_CPPFLAGS += -Dlinux -fsigned-char
APP_CFLAGS += -fsigned-char
#APP_CPPFLAGS += $(MY_CPPFLAGS) -Dlinux
#STLPORT_FORCE_REBUILD := true
编译后运行:
$./test
Hello, world.
Hello, world.
Hello, world.
Hello, world.
证明-fopenmp在NDK下有效。代码的OpenMP能力得到支持。
K1平台是4 Core的。所以有4个thread.
3. OpenCV4AndroidOpenMP支持:
#!/bin/sh
cd `dirname $0`/..
mkdir -p build_android_arm
cd build_android_arm
cmake -DCMAKE_BUILD_WITH_INSTALL_RPATH=ON-DHAVE_EIGEN=1
MPLES=1 -DANDROID_ABI="armeabi-v7a"
只要如此编译,则OpenCV 支持OpenMP.
4. OpenMP 指令和库函数:
#pragmaomp
#pragma omp parallel for
#endif
如果报找不到符号,可以:-lgom
总结一下,在pc上,时间加倍,但是在arm多核上,效果可以,时间减少约50%。
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