В системах машинного зрения реального времени при разработке алгоритмической части часто возникает необходимость поиска компромисса между эффективностью тех или иных алгоритмов и их быстродействием. Многие методы, демонстрирующие высокую точность выполнения, не могут использоваться за счет неприемлемых времен выполнения, что приводит к снижению эффективности работы всей системы. Однако с появлением общедоступных технологий выполнения параллельных вычислений на IBM PC-совместимых компьютерах появилась возможность разработки алгоритмов для систем машинного зрения на основе более ресурсоемких методов, при этом сохраняя реальный масштаб времени функционирования. Данная работа посвящена анализу и сравнению существующих решений для выполнения параллельных вычислений на базе многоядерных CPU или GPU, выявлению достоинств и недостатков технологий применительно к разработке систем машинного зрения реального времени и, в частности, задачам обработки изображений.