SIMD-beschleunigte Computer Vision auf einem 2-Dollar-Mikrocontroller
Leistung des ESP32-S3
- Der ESP32-S3 ist ein günstiger Mikrocontroller mit einer 240-MHz-Dual-Core-CPU sowie verschiedenen Peripheriekomponenten einschließlich WiFi und Bluetooth Low Energy.
- Der Chip unterstützt 128-Bit-SIMD-Instruktionen, mit denen sich die Leistung deutlich steigern lässt.
Implementierung eines SIMD-beschleunigten FAST-Eckendetektors
- Der FAST-Eckendetektor wurde mit SIMD-Instruktionen beschleunigt und kann dadurch QVGA-Frames (320x240) in etwa 6 ms verarbeiten.
- Damit wird im Vergleich zur Referenzimplementierung ungefähr die doppelte Leistung erreicht.
Assemblersprache und Registerallokator
- Auf dem ESP32-S3 wurde Assemblersprache gelernt und ein einfacher Registerallokator (
basm) geschrieben, um die Einschränkungen des Chips zu überwinden.
- Mithilfe von SIMD-Instruktionen wurde eine Funktion implementiert, die 16 Pixel gleichzeitig verarbeitet.
Verarbeitung von Pixeldaten
- Für die Verarbeitung der Pixeldaten werden die Unterschiede zwischen dem zentralen Pixel und den umliegenden Pixeln verglichen.
- Um die Einschränkungen des ESP32-S3 zu überwinden, wurde eine geeignete Methode zur Umwandlung der Pixeldaten entwickelt.
Leistungssteigerung
- Der SIMD-beschleunigte FAST-Eckendetektor erhöht die Verarbeitungsgeschwindigkeit um etwa 220 %.
- Dadurch kann der ESP32-S3 einen VGA-Stream mit 30 fps in Echtzeit verarbeiten.
Meinung von GN⁺
- Vielseitigkeit des ESP32-S3: Der ESP32-S3 bietet für seinen niedrigen Preis eine starke Leistung und ist für verschiedenste IoT- und Embedded-System-Projekte nützlich.
- Bedeutung von SIMD-Instruktionen: Durch den Einsatz von SIMD-Instruktionen lässt sich auch auf leistungsschwacher Hardware eine hohe Performance erzielen.
- Assemblersprache lernen: Wer Assemblersprache lernt, kann die detaillierte Funktionsweise von Hardware besser verstehen und gezielter optimieren.
- Einschränkungen überwinden: Das Überwinden von Hardware-Beschränkungen fördert kreatives Problemlösen.
- Computer Vision in Echtzeit: Der Beitrag zeigt, dass Echtzeit-Computer-Vision-Aufgaben auch auf kostengünstigen Mikrocontrollern möglich sind.
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