waifu2xのベンチマーク結果まとめ

のらねこ！@冬コミ2日目31日/東ト06a/ThinkPad本 @ragemax

今度はフルHD画像からwaifu2x-caffeで4K、8K、16Kに直接拡大してみた。 さっきとあまり変化はない。やっぱ16kくらいまで来ると相当に時間かかるな pic.twitter.com/lXbGfcErYx

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のらねこ！@冬コミ2日目31日/東ト06a/ThinkPad本 @ragemax

これをwaifu2x-carfeを使ってフルＨＤから4kにすると CPU(Xeon E5-2620 v3 シングル)…5分7秒 GPU(Geforce GTX970 シングル)…11秒 タスクマネージャー観てもCPUが全力出してなかった感あるけど差がでかすぎる

ミクミンP/Kazuhiro Sasao @ksasao

waifu2x-caffe github.com/lltcggie/waifu… 動かしてみた v1.0.2@i7-3840QM/GTX 675MX で、 CPU: 165.20秒 GPU: 21.94秒 cuDNN: 20.92秒 pic.twitter.com/6Z2ESzgHZb

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JIN @JIN_daze

@mhhpnvu CUDA6.5(9xx版)と7.0を比較しました 相変わらずcuDNNによる高速化は出ていませんでしたが、GPUメモリ使用量はcuDNNの時だけ60%カットされています。また、6.5の方が7-10%効率上がっています pic.twitter.com/okgjqj61iu

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JIN @JIN_daze

waifu2x caffeで動画をアプコンしている物好きの人はCUDA 6.5にすると10%ほど高速化するかもしれません。ただし、GTX970での検証しかしていません。Maxwell以外のGPUではどう挙動するかは不明です。

JIN @JIN_daze

ついでにwaifu2x caffeのcuDNNはメモリ周りが弱いGPUほど効果が出ているような気がしています。逆に言うと最新のGPUほど差が出ていない？cuDNN使えている人はcuDNN有り無しでベンチの報告すると作者も喜ぶかも？

JIN @JIN_daze

@mhhpnvu 計測終わりました。GTX970の場合は256分割でcuDNN関係無くGPULOADが95%に達して頭打ちになりました。分割しない場合に比べて60%の性能向上になりました。 pic.twitter.com/X3NzEAvhQu

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JIN @JIN_daze

waifu2x caffe v102を使っていてGPUの使用率が60%あたりで頭打ちになっている人はGPU依存の問題（スケジューラーが対応しきれていない）かもしれません、次のバージョンアップを待ちましょう。どういうGPUを使っていてフルロードになっていないか等の情報求む

JIN @JIN_daze

waifu2x-caffeのスレッド分割数で面白い結果が。当方はGTX970です。 pic.twitter.com/Z1ymD3aLUY

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JIN @JIN_daze

@mhhpnvu こんな結果になりました pic.twitter.com/N3FaJLvj9y

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JIN @JIN_daze

waifu2x-caffeのテストバージョンでは総ピクセル数で割り切れる240の倍数で面白いことに。(´ε｀；)ｳｰﾝ…

JIN @JIN_daze

120で速度が出ていないのは単純にスレッド当たりの処理数が少なくてメモリアクセスが増えた結果、GPUの効率が落ちただけというのだけはわかった。

JIN @JIN_daze

@mhhpnvu 無理数になる半端な解像度の場合は遅くなっていますね。 あと、分割数でいくつのブロックが作られるのか計算した場合、処理する画像に対して10以上50以下のブロックあたりで安定した処理時間になっています。 pic.twitter.com/24JIbWe4zp

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シカルド @whitesikarud

CUDA利用可のwaifu2x-caffeすげぇｗｗｗｗ　2400x3200の画像　4790Kで10分ぐらい掛かってたのに970通してだと28秒で終わった

ベルQ @bel9r

あ、メンテしてる間にwaifu2xで昨日だかに変換途中でやめた分の続き終わらせた。 480x272→960x544で1枚あたり2.65秒位だった。 まぁ、1GHzにOCしてるしね

モナリナ @imagine_linalin

GTX6x0以上のGPUでwaifu2x使うとものの数秒で終わる模様。数年前からGPUの浮動小数点演算はスーパーコンピュータ並のITFLOPS以上って言われてるから今後GPUを使ったエンコードソフトでも出てくれればPC業界盛り上がると思うんだけどなぁ。

Mitsuru SHIMAMURA @smbd

しかし、AES-NIつおい…。waifu2xでCPUでやると145秒、GPUでやると10秒ちょいとかいうレベルの差があるのに、AES-NIつかうとGPUとトントンor勝つ位って…

ْ @life4yknk

ユーフォのOPをwaifu2xで2倍にしてWQHDにしたろと思ったけど720×1280のbmp1枚をアップコンバートするだけで平均2分かかってるし2158枚あるからぴったり3日間かかります( ◜▿◝ )

Lyiase 💉💉 @C99 2日目 東F-08b お手伝い @lyiase

おお、RADEON HD6850でもwaifu2x glsl版でノイズ除去無しなら40分ぐらいで800x600の画像を170枚くらい処理出来るなー。

はねい🍋れもん @HaneiLemon

[waifu2x-caffe] 使用プロセッサーモード: GPU 処理時間: 00:00:25.453 初期化時間: 00:00:00.973 --- 使用プロセッサーモード: CPU 処理時間: 00:00:55.343 初期化時間: 00:00:00.134

はねい🍋れもん @HaneiLemon

NVS4200MとはいえCUDAすごい。

ぱんもどき @panmodoki_39

waifu2x-caffe (for Windows)で、ある画像の処理時間をCPU(Corei7-4770)とcuDNN(GTX650)で比べてみると、CPUで41秒かかった処理がcuDNNだと7秒しかかからなかった。cuDNNすごい。

Take @takef0845

@YSRKEN 気楽に試しただけなので、GPUはモバイルGPUのGT 750M（GDDR5 2GB）です。support.apple.com/kb/SP704?local… 厳密な計測はまたいつかやるとして、現状で４８０ｐ→１０８０ｐで３３．５秒程です。例えばアニメ本編全部やるとすると約５時間…

ルッタク @mhhpnvu

waifu2x-caffe ver 1.0.3を公開しました。新たな設定項目「分割サイズ」を調整することで従来ではGPUを使い切れていなかった環境でも、GPUを使い切ることでより高速に処理出来る様になりました。 github.com/lltcggie/waifu…