返回信息流背景：
项目的大背景是图片监控，首先从网络留中截获一幅一幅的图片，首先图片解码，然后每张图片进行特征提取，提取完特征后跟后台的一个特征库匹配，如果匹配成功，就返回给上层程序，上层程序执行封堵动作，打断这张图片的传输。由于图片是以流的形式过来，同时要给封堵留下时间，所以要求上述加粗部分的图片特征提取以及图片匹配速度极快。目前在cpu上测出的响应时间是平均每张图片30ms，吞吐量就是每秒30张左右（包括上述两个部分，提取和匹配），然后需求方想让我们用gpu加速，gpu卡还是比较好的k40。同时，图片特征提取以及图片匹配算法cpu版本都已经开发好了，图片特征提取算法的gpu版本貌似也有（opencv提供了），但是图片的匹配算法没有gpu版本的。
工作：
我们需要做的主要分两个阶段。
第一阶段，把图片特征提取算法gpu化，保证性能最大化（响应时间（每张图片的处理时间）和吞吐量（系统每秒能处理的图片数量））。这块，基本的算法由于opencv已经提供，我已经写完了，但是性能还不够，gpu利用率只有20%左右，想通过某些gpu手段提高gpu的利用率，从而提高整个系统的吞吐量，响应时间能提高多少是多少，目前gpu K40上的响应时间是11ms多一点（只包括特征提取算法），吞吐量，由于没有用到什么异步的手段，特征提取算法只能到七八十张，不知道有没有什么手段提高吞吐量，比如用stream技术，多股流同时运算，这样不但提高的gpu的利用率，还提高的吞吐量。
第二阶段，把图片匹配算法gpu化。这个阶段是暂定，有可能不需要做，由于没有opencv库的支持，需要所有算法都用cuda编程实现，而且目前的匹配算法貌似不容易做并行，同时貌似gpu并行的必要也不大。因为在cpu上测速时（图片特征提取和图片匹配），发现80%的时间都消耗在图片特征提取上。
时间方面，最好在年前完成，至少第一阶段，越快越好。我一般晚上肯定有空，主要看您的时间。开发环境，如果您那边没有的话，可以用teamviewer远程连接我的电脑。不过最好的话，开始您大概写个demo，我按照您的demo改程序，跑程序，测试。
其他：
我现在是研究生，学生一名，这个项目是导师给我的项目。个人认为，我的编程底子还行，但是这个gpu的东西我不太感兴趣，跟我以后工作的内容也不相关，所以想找个熟悉的人咨询一下，尽快完成。另外，钱的问题，如果能让我导师满意，应该能上四位数，虽然也不是很多，但是钱是我自己出的，学生财力有限，项目有比较大的进展了，我就把钱打过来，比如第一阶段的吞吐量达到预期了，我就打一部分过来，第一阶段的响应时间少了，我再打一部分过来等等。这种合作需要双方的相互信任。
差不多就是这些，如果有任何问题，比如项目或者钱的问题，随时跟我联系，如果由于各种原因，您不打算接这个项目，请麻烦提前告知我，这些活儿我自己慢慢干也行，只是要消耗比较多的时间。
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这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / cpp / #89913同步于 2016/1/16
CPP机器人发帖
[问题]有偿咨询gpu cuda编程优化问题
bupt0909
2016/1/16镜像同步0 回复
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