NVIDIA ajoute l’accélération GPU au développement d’application OpenCV

 
 

Le support de CUDA pour OpenCV ouvre la voie à de nouvelles applications de vision artificielle grand public, allant de la prochaine génération de robots aux véhicules automobiles plus sécurisés

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NVIDIA
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SANTA CLARA, Californie —23 septembre 2010 — NVIDIA a annoncé aujourd’hui la prise en charge de CUDA pour OpenCV, la célèbre bibliothèque graphique pour la Vision Artificielle (Computer Vision) utilisée pour le développement d’applications dans les domaines de la robotique, de l’automobile, de la santé, de la consommation, de la sécurité, de l’industrie et de la recherche.

Avec l’implémentation de l’accélération GPU dans OpenCV, les développeurs peuvent exécuter en temps réel des algorithmes OpenCV plus justes et sophistiqués sur des images en très hautes résolutions tout en consommant moins de puissance. Cela facilitera le développement de nombreuses nouvelles applications courantes de vision artificielle.

Utilisé par des milliers de développeurs et à ce jour téléchargé plus de deux millions de fois, OpenCV est une bibliothèque graphique de vision artificielle très appréciée pour le développement d'applications de calcul intensif et puissant, dont beaucoup réclament de solides performances en temps réel. Par exemple, grâce à l’accélération GPU, le nouveau moteur de calcul en profondeur OpenCV s’exécute 5 à 10 fois plus vite comparé à l’utilisation du CPU seul.

« Jusqu’à présent, le niveau de puissance de calcul en vision artificielle a non seulement limité l’utilisation des récents algorithmes puissants servant à la reconnaissance d’objet, au tracking et à la reconstruction 3D, mais a aussi bridé la créativité des développeurs d’algorithmes », déclare Gary Bradski, Senior Researcher à Willow Garage et Fondateur de OpenCV. « Grâce à l’accélération GPU CUDA, de nombreux algorithmes OpenCV seront exécutés 5 à dix fois plus vite, ce qui rendra les algorithmes actuels plus pratiques à mettre en œuvre par les développeurs d’applications et permettra ainsi d’inventer ou de combiner plus d’applications potentielles. »

« L’accélération GPU NVIDIA pour OpenCV fournit aujourd’hui la puissance de calcul aux algorithmes complexes utilisés par les applications d’assistance avancée à la conduite automobile et par d’autres applications tout aussi grand public », affirme Taner Ozcelik, General Manager de la branche Automotive Business chez NVIDIA. « OpenCV apporte aux développeurs la boite à outils dont ils ont besoin pour décupler cette puissance dans les phases de recherche et de développement de ces produits, sans avoir besoin de recréer entièrement des algorithmes de vision artificielle. C’est une avancée qui fera date, car elle pourra donner lieu à une poussée significative de l’utilisation de la vision artificielle dans un large éventail de domaines industriels. »

Une première version de OpenCV avec le support GPU CUDA pour de nombreuses fonctions classiques et puissantes devrait sortir au printemps 2011. Des fonctionnalités OpenCV basées sur le GPU sont déjà disponibles via le répertoire code source d’OpenCV.

« Mon laboratoire de recherche utilise intensément OpenCV dans nos véhicules assistés », déclare Sebastian Thrun, Professeur of Computer Science and Electrical Engineering à l’Université de Stanford. « L’accélération GPU CUDA pour OpenCV permet à mon équipe de recherche d’obtenir des résultats instantanés de collision, ce qui est essentiel pour notre activité. OpenCV et CUDA vont faire évoluer les limites du possible au sein de la vision artificielle dans nos véhicules assistés. »

Séances OpenCV à GTC (20-23 Sept.)
Grâce à plus de 280 heures de sessions sur le GPU et plus de 25 sessions sur le développement CUDA C/C++, la conférence sur la technologie GPU de NVIDIA (GTC) offre une mine d’informations sur les nouveautés du calcul GPU, les avancées et les réalisations. La conférence propose aussi des présentations à propos d’OpenCV sur GPU, en particulier le discours d’introduction prononcé le 23 septembre par Sebastian Thrun, le pionnier de la robotique à Stanford, qui s’est servi OpenCV pour développer sa technologie robotique primée par DARPA

Pour plus d'informations sur GTC et les documents des sessions OpenCV, rendez-vous sur : www.nvidia.fr/gtc.

Tags / Mots-clés :
NVIDIA, GTC, GPU, CUDA, GPGPU, OpenCV, Computer Vison, calcul complexe, développeurs, automobile, médecine, sécurité, industrie, recherche

À propos de NVIDIA
NVIDIA a secoué le monde de la puissance graphique en inventant le processeur graphique (GPU) en 1999. Depuis, NVIDIA a constamment établi de nouveaux standards dans l’informatique visuelle avec des traitements graphiques interactifs époustouflants disponibles sur toutes sortes d’appareils, tels que les lecteurs multimédia portables, les PC portables et les stations de travail. L’expertise de NVIDIA dans les GPU programmables a conduit à des innovations dans le traitement parallèle pour faire d’un supercalculateur une machine peu coûteuse et largement accessible. La société possède plus de 1600 brevets américains dont certains couvrent des créations essentielles pour l'informatique moderne. Plus d’informations sur www.nvidia.fr.



 
 
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