NVIDIA introduce la aceleración de OpenCV en la GPU

 
 

El soporte de CUDA en OpenCV dará lugar a nuevos usos de la visión computarizada que afectarán a nuestra vida cotidiana: desde dispositivos robotizados de nueva generación hasta automóviles más seguros

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Sebastien Januario
Product Public Relations Coordinator
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Sjanuario@nvidia.com

COMUNICADO DE PRENSA:

SANTA CLARA, California —23 de septiembre de 2010 — NVIDIA ha anunciado que su entorno CUDA podrá emplearse para desarrollar aplicaciones con OpenCV, una librería de visión computarizada ampliamente utilizada en campos como la robótica, la automoción, la medicina, la seguridad, la producción industrial y la investigación.

La posibilidad de acelerar OpenCV en la GPU permitirá a los programadores ejecutar algoritmos más complejos en tiempo real, con imágenes de mayor resolución y menos consumo de energía. Esto facilitará la creación de numerosas aplicaciones de visión computarizada que afectarán a nuestra vida diaria.

Con más de dos millones de descargas registradas hasta la fecha, OpenCV es una librería de visión asistida por ordenador utilizada por miles de desarrolladores para programar aplicaciones de alta carga computacional que, en su mayoría, necesitan un rendimiento elevado y estable en tiempo real. Por ejemplo, el nuevo motor de cálculo de profundidad de OpenCV se ejecuta entre 5 y 10 veces más rápido con la GPU que con las implementaciones equivalentes basadas exclusivamente en la CPU.

Como explica Gary Bradski, investigador senior de Willow Garage y fundador de OpenCV, “Las limitaciones en la capacidad de cálculo han sido un factor determinante para frenar, no sólo el uso de los últimos algoritmos surgidos para el reconocimiento y seguimiento de objetos o la reconstrucción 3D, sino también la potencial invención de nuevos algoritmos de visión asistida por ordenador. Con CUDA y la aceleración en la GPU, muchos algoritmos de OpenCV se ejecutarán entre cinco y diez veces más rápido, con lo que resultarán más prácticos para los programadores y darán lugar a aplicaciones de mayor capacidad en el futuro”.

En opinión de Taner Ozcelik, director general del área de automoción en NVIDIA, “La aceleración de OpenCV en GPU NVIDIA brinda la potencia de cálculo necesaria para ejecutar los sofisticados algoritmos utilizados en sistemas de ayuda a la conducción y otras aplicaciones de uso cotidiano. OpenCV brinda a los desarrolladores las herramientas que necesitan para aprovechar esta capacidad en la investigación y el desarrollo de estos productos sin tener que volver a crear a crear los algoritmos de visión desde cero. Esto representa un hito trascendental que podría dar lugar a un incremento considerable del uso de la visión computarizada en una amplia variedad de sectores industriales”.

La primera versión de OpenCV con soporte para GPU CUDA en gran número de funciones está prevista para la primavera de 2011. Algunas funciones de OpenCV ya están disponibles para aceleración en la GPU a través del depósito de código fuente de OpenCV.

Sebastian Thrun, profesor de ciencia computacional e ingeniería eléctrica de la Universidad de Stanford, habla así de las posibilidades de OpenCV acelerada en la GPU: “En el laboratorio de investigación hacemos abundante uso de OpenCV para nuestros vehículos autónomos. La aceleración de OpenCV con CUDA y la GPU proporciona a mi equipo de investigación una mejora de rendimiento instantánea que será crítica para nuestros proyectos. OpenCV y CUDA aumentarán drásticamente las posibilidades de la visión computarizada en estos vehículos”.

Sesiones de OpenCV en GTC (20-23 de septiembre)
Con más de 280 horas de sesiones dedicadas a la GPU y más de 25 sesiones centradas en el desarrollo con CUDA C/C++, la Conferencia sobre Tecnología para la GPU (GTC) de NVIDIA ofrece un amplio exponente de todas las novedades, desarrollos y avances producidos en el campo del GPU computing. La GTC también ha incluido presentaciones donde se ha abordado el tema de OpenCV en la GPU, incluida la ofrecida el 23 de septiembre por Sebastian Thrun, profesor de la Universidad de Stanford y pionero en estudios de robótica, que ha utilizado OpenCV para el desarrollo de su tecnología de robótica, premiada por la DARPA.

Para obtener más información sobre la GTC y las sesiones relativas a OpenCV, visite: www.nvidia.es/gtc.

Etiquetas/palabras clave:
NVIDIA, GTC, GPU, CUDA, GPGPU, OpenCV, visión asistida por ordenador, alta computación, desarrolladores, automoción, medicina, seguridad, fabricación, investigación

NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) mostró al mundo el potencial del chip gráfico con la invención de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) en 1999. Desde entonces, no ha dejado de establecer nuevos estándares en el ámbito de la visualización computacional con asombrosas soluciones gráficas interactivas disponibles en dispositivos que abarcan desde tabletas gráficas y reproductores multimedia a PC portátiles o estaciones de trabajo. La experiencia de NVIDIA en el mercado de las GPU programables ha dado lugar a extraordinarios hitos en el campo del procesamiento paralelo que han transformado la supercomputación en algo asequible y accesible para todos. La compañía es propietaria de más de 1100 patentes en EE.UU., algunas de las cuales proporcionan diseños y conceptos esenciales para la informática actual. Para obtener más información, visite www.nvidia.es.

Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (aunque no de forma exclusiva) las que se refieren a: las repercusiones y las ventajas de la aceleración de OpenCV en la GPU, el dominio de NVIDIA en el campo de la visualización computacional y procesamiento paralelo, y el impacto de las patentes de la compañía en la informática moderna son, son expectativas de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: la situación económica mundial, nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, el desarrollo de una tecnología más rápida o eficiente, el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios de las interfaces y los estándares del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías al integrarse en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y sólo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas para reflejar acontecimientos o circunstancias que puedan producirse en el futuro.

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