gpu::morphologyEx在CPU中比morphology Ex慢

我正在编写一个c++代码，用于比较opencv的morphologyEx方法使用CPU和GPU版本的性能。这是我的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>
#include <sys/time.h>       
#include <ctime>
using namespace cv;
using namespace std;

double start_timer()
{
double start_time = (double) getTickCount();
return start_time;
}
double end_timer(double start_time,int num_tests)
{
double time = (1000 * ((double) getTickCount() - start_time)/ getTickFrequency());
cout << "Average time of " << num_tests  << " frames is: " << time/num_tests <<  " ms" << endl;
return time;
}

int main()
{
Mat cpuSrc;
cv::gpu::GpuMat src_gpu, dst_gpu;
Mat dst;
Mat element;
int element_shape = MORPH_RECT;
element = getStructuringElement(element_shape, Size(10, 10 ), Point(-1, -1) );
cpuSrc = imread("images.jpeg",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH);
if (!cpuSrc.data)
{
cerr << "Cannot read the data" << endl;
return -1;
}

cout << "Starting calculating time for CPU ....." << endl;
double start_time = start_timer();
int d = 0;
while(d<100)
{
cv::morphologyEx(cpuSrc, dst, CV_MOP_OPEN, element,Point(-1,-1),1);
}
double total_time_cpu = end_timer(start_time,d);

//--------------------------------------------------------------
cout << "Starting calculating time for GPU ....." << endl;
d = 0;
cv::gpu::GpuMat buf1, buf2;
gpu::Stream stream;
double start_time_1 = start_timer();
while(d<100)
{
stream.enqueueUpload(cpuSrc, src_gpu);
cv::gpu::morphologyEx(src_gpu,dst_gpu,CV_MOP_OPEN,element,
buf1,buf2,Point(-1,-1),1,stream);
stream.enqueueDownload(dst_gpu, dst);
}
stream.waitForCompletion();
double total_time_gpu = end_timer(start_time_1,d);
cout << "Gain is: " << total_time_cpu / total_time_gpu << endl;
return 0;
}

我正在使用一个循环，就好像我在模拟一个包含100帧的视频一样。我使用的是NVIDIA Corporation GF110[GeForce GTX 570]和Intel Corporation Xeon E5/Core i7 DMI2。此外，我测试了上传和下载的时间，第一帧的时间非常大，但之后可以忽略，上传的时间大约为每帧0.02ms，下载的时间为0.1ms，主要消耗的时间是morphologyEx操作。

此模拟的时间结果如下：

对于CPU形态版本100帧的平均时间为：0.027349毫秒，对于GPU版本为：18.0128毫秒

你能帮我弄清楚为什么会有这样出乎意料的表现吗？！！

非常感谢您。