使GPU进行计算的简单方法

Question

这是我的代码，用于删除图像的红色通道。 有什么办法可以在GPU上实现吗？

实际上，我想要的是一个源位图数据（指针）和一个目标位图数据（指针）。 我想对SOURCE BITMAP进行一些计算，并将结果放入DESTINATION BITMAP。

这段代码可以正常工作，但是我正在处理大型图像。 这就是为什么我希望GPU进行这些计算，但又不想使用CUDA或ATI的SDK。 因为如果我使用CUDA或ATI的SDK，则将需要此图形卡。 这就是为什么我需要适用于所有图形卡的东西的原因。 我尝试使用DirectX，但是我没有看到类似的计算...

是否有任何库可以使GPU做到这一点？

 private unsafe void testX()
    {
        Bitmap sourceBmp = (Bitmap)System.Drawing.Bitmap.FromFile(@"C:\cc.jpg");
        BitmapData sourceBmd = sourceBmp.LockBits(new System.Drawing.Rectangle(0, 0, sourceBmp.Width, sourceBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppRgb);
        IntPtr sourcePtr = sourceBmd.Scan0;
        uint* pSource = (uint*)sourcePtr.ToPointer();

        Bitmap destinationBmp = new Bitmap(sourceBmp.Width, sourceBmp.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppRgb);
        BitmapData destinationBmd = destinationBmp.LockBits(new System.Drawing.Rectangle(0, 0, sourceBmp.Width, sourceBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppRgb);
        IntPtr destinationPtr = destinationBmd.Scan0;
        uint* pDest = (uint*)destinationPtr.ToPointer();

        int _w = sourceBmp.Width;
        int _h = sourceBmp.Height;

        for (int j = 0; j < _h; j++)
        {
            for (int i = 0; i < _w; i++)
            {
                *pDest = (*pSource) & 0xff00ffff;
                pDest++;
                pSource++;
            }
        }

        sourceBmp.UnlockBits(sourceBmd);
        destinationBmp.UnlockBits(destinationBmd);
        if (File.Exists(@"C:\deneme2.jpg"))
            File.Delete(@"C:\deneme2.jpg");
        destinationBmp.Save(@"C:\deneme2.jpg", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
        MessageBox.Show("Done!");
    }

    private void Button_Click_1(object sender, RoutedEventArgs e)
    {
        testX();
    }

最后，我尝试了很多东西，例如CUDA，OpenGL，Op​​enCL和ATI的SDK，我需要下载至少300MB的文件才能与theese SDK一起使用。 因此，我需要的是可与所有图形卡一起使用的SMALL SIZED库或标头。 感谢您的帮助和解答。

抱歉，我的英语不好。

谢谢。

Answer 1

我认为，使用GPU进行这种微不足道的操作不会带来任何性能上的好处。 您需要将源图像数据复制到设备内存，执行处理，然后将结果图像数据复制回主机，这都需要花费一些时间。

您可以重写代码，考虑使用Stride（位图行的长度对齐为4个字节）。 帮助编译器了解您在做什么。 在循环中最好使用数组索引而不是指针递增。

int _ss = sourceBmd.Stride; // correct length of a row
int _sd = destinationBmd.Stride;

for (int j = 0; j < _h; j++)
{
    for (int i = 0; i < _w; i++)
    {
        // each iteration of the internal for loop is now independent
        pDest[i] = pSource[i] & 0xff00ffff;
    }
    pDest+=_sd;
    pSource+=_ss;
}

Answer 2

没有针对GPU的任何库，而是您始终可以根据需要编写一个库。

Answer 3

GPGPU编程的标准可移植方法是OpenCL。 它适用于所有GPU。 对于英特尔处理器，它可以从IvyBridge开始在集成GPU上运行。 在SandyBridge上，CPU实际上可以完成工作。 图形驱动程序随附OpenCL支持。

编辑对于Windows，您可以尝试C ++ AMP 。