我一直在尝试使用OpenM ImageMagick加速批量调整图像大小。
为此，我在Amazon EC2上启动了一个GPU实例 （g2.2xlarge），根据AWS，它具有以下特性：
高性能NVIDIA GPU，每个GPU都有1536个CUDA内核和4GB显存
我已经为GPU实例使用了特定的AMI ，即由NVIDIA提供的NVIDIA GRID GPU驱动程序的Amazon Linux AMI 。
在从源代码编译ImageMagick之前，作为比较的基础，我尝试了内置的ImageMagick，它只支持OpenMP：
$ convert --version Version: ImageMagick 6.7.8-9 2015-10-08 Q16 http://www.imagemagick.org Copyright: Copyright (C) 1999-2012 ImageMagick Studio LLC Features: OpenMP 我将50 Mpx的JPEG图像大小调整为其大小的25％，并对其进行计时：
$ time convert -resize 1158x1737 01.jpg 01b.jpg real 0m1.371s user 0m5.388s sys 0m0.204s
我已经多次运行它，以确保时间一致（特别是因为ImageMagick在首次使用时执行了设备性能的基准testing）。
然后我下载了ImageMagick资源 ，并编译它们：
$ export C_INCLUDE_PATH=/opt/nvidia/cuda/include $ ./configure --enable-opencl $ make
我前往编译的二进制文件，并检查OpenCL是否已启用：
$ ./convert --version Version: ImageMagick 6.9.2-5 Q16 x86_64 2015-11-08 http://www.imagemagick.org Copyright: Copyright (C) 1999-2015 ImageMagick Studio LLC License: http://www.imagemagick.org/script/license.php Features: Cipher DPC OpenCL OpenMP
然后跑了基准：
$ time ./convert -resize 1158x1737 01.jpg 01b.jpg real 0m2.655s user 0m1.720s sys 0m0.928s
再次，我跑了几次，以确保时间一致。
令我吃惊的是，这只是OpenMP版本速度的一半。
正如在这个StackOverflow答案build议，我检查了ImageMagick设备的基准testing文件：
$ cat ~/.cache/ImageMagick/ImagemagickOpenCLDeviceProfile <version>ImageMagick Device Selection v0.9</version> <device><type></type><name>GRID K520</name><driver>340.32</driver><max cu>8</max cu><max clock>797</max clock><score>0.2780</score></device> <device><type></type><score>1.4140</score></device>
注意：这个文件只在我运行ImageMagick的编译版本时创build; 出于某种原因，当我运行Amazon Linux附带的版本时，它不会被创build。
所以当我读它时，ImageMagick可以使用两个设备：
所以就我所知， CPU在这里胜过GPU 。
好吧，CPU不错（E5-2670 @ 2.60GHz），但是GPU在它的领域是相当的野兽。
任何暗示都将受到欢迎，重新获得预期的GPU性能。
当使用OpenCL时，它不是不同的初始化，它是额外的初始化; 它总是需要更长的时间。 当然，我们已经预编译了内核，只是加载了这些库，使得命令队列，加载内核……这一切都需要时间。 这是不幸的，但是“OpenCL模式”并不适合这种types的一次性命令行使用。 一个可以初始化ImageMagick库并在库中进行多次调用的应用程序或持久服务器将会非常好。
您正在阅读错误的信息。 分数越低意味着设备速度越快。 GPU速度将近6倍。 术语评分在这种情况下可能会令人困惑，所以我们可能想在未来版本的ImageMagick中重新命名。