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基于图形处理单元的解决方案
图形处理单元(GPU)属于图2所示的应用专用处理器(ASIP)。将GPU用于计算机视觉任务等并行处理在台式电脑领域非常普遍，GPU强大的显卡能够使用最初为OpenGL着色器集成的处理元件，作为通用的大规模并行编程环境。此外，在高性能计算领域，GPU已经在许多方面取代了DSP。
一个推动因素是在消费电子行业的推动下，现已提供有数百个着色器的强大的GPU架构，成本相对较低。另一个原因是支持无限并行操作的OpenCL或专有CUDA编程模式已面市，因此GPU具有良好的可扩展性和强大的路线图。飞思卡尔i.MX6系列等嵌入式多核处理单元(MPU)同时也集成了强大的GPU，用于加速视觉处理任务。一个嵌入式GPU通常比专用加速器或FPGA的并行处理单元数量少，指令集的灵活性比DSP低。因此，GPU适用于视觉处理管道的第二阶段和第三阶段。迄今为止，嵌入式系统的功率包络不支持通过GPU进行全像素处理。这是因为GPU拥有巨大的图形和通用高性能计算功能开销，而计算视觉任务并不需要它。视觉处理用不到的其它硬件不仅耗电，还会大大增加嵌入式平台的成本。一个示例是浮点运算支持，在视觉处理管道的第一阶段不需要该功能。
另一个因素是外部存储器的带宽限制。尽管一流的台式电脑显卡通常在1GHz下拥有至少256位的宽存储器总线，但是由于可用的功率包络有限，该解决方案对嵌入式平台来说不可行。GPU能够较好地加快在使用强大的显卡的PC上开发算法，但对嵌入式视觉处理来说效率不高。
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