[英]How to pass a variable number of non-contiguous buffers to a kernel
我在std::vector<cl::Buffer>
有一组相同大小的非连续cl缓冲区(不确定的长度)。 我想在缓冲区中进行某种形式的每像素缩小(在这种情况下为乘法)。 我只想出了两种方法(这两种方法似乎都有不必要的开销/完全不可读)
像这样
int num_values = 4;
std::stringstream kernel;
kernel <<
"__global void pix_reduce_"<<num_values<<
" (int out*,int* a1";
for (int i = 1; i < num_values; i++)
kernel << ",int* a"<<i;
kernel << ",int numel)" <<
"{"<<
" const int global_idx= get_global_id(0);"<<
" if (global_idx<numel)"<<
" {"<<
" int out_val = 1;";
for (int i = 0; i < num_values; i++)
kernel << "out_val*=a"<<i<<"[global_idx];";
kernel << "out[global_idx]=out_val;}}";
所有这些方法都有些臭。 多次调用内核会反复增加内核调用的开销。 复制缓冲区完全是不必要的工作。 编写内核是完全不可读的,并且每次新计数都需要额外的开销。 您如何解决这个问题?
如果您知道每个缓冲区的长度,并且它们都是相等的。 那为什么不这样重写它:
主机端:
//Use one struct to organize the data
struct MyStruct{
cl_int values[10];
// ...
};
//Create one only cl::Buffer of N elements of type MyStruct
cl::Buffer mybuff = cl::Buffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, in_size * sizeof(MyStruct));
//Run the kernel
设备端:
//Use one struct to organize the data
typedef struct{
int values[10];
// ...
}MyStruct;
__global void pix_reduce
(MyStruct out*, MyStruct* in)
{
// ...
}
您甚至可以将长度“ 10”定义为X,并将该定义放入代码中(主机和CPU端)。 另一个不错的选择是一个BIG连续内存数组,并将分隔长度传递给内核。
注意:我知道很难停止使用指针,但这就是要付出的代价,因为内存区域不同。 相信我,我已经完成了非常复杂的动态长度结构,并且经过一点思考和重写,它开始工作,并且代码非常整洁。
编辑:可以动态更改的另一个解决方案
主机端:
//Data organized as jagged array
std::vector<std::vector<cl_int> > my_data;
//It is supposed to be filled my_Data
//....
//Create one only cl::Buffer of NxM elements of type int
cl::Buffer mybuff = cl::Buffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, my_data.size() * my_data[0].size() * sizeof(cl_int));
cl::Buffer mybuff_out = cl::Buffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, my_data.size() * my_data[0].size() * sizeof(cl_int));
// Copy the jagged array
for(int i=0; i<my_data.size(); i++)
queue.enqueueWriteBuffer(mybuff, CL_FALSE, i * my_data[0].size() * sizeof(cl_int), my_data[0].size() * sizeof(cl_int), &my_data[i][0]);
//Set kernel
kernel.SetArgs(0, mybuff);
kernel.SetArgs(1, mybuff_out);
kernel.SetArgs(2, (cl_int)my_data[0].size());
//Run the kernel
queue.EnqueueNDRangeKernel(...);
设备端:
__kernel void pix_reduce
(_global const int * in, _global int * out, const int size)
{
unsigned int id = get_global_id(0);
for(int i=0; i<size; i++){
out[id*size+i] = out[id*size+i]; //Or any other operation using size as the separation between chunks
}
}
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.