skm*_*skm 1 c++ cuda image-processing
亲爱的反对者:请告诉我反对票的原因。我已经接受了一个答案,这意味着该人能够理解问题并且不需要最小的工作示例。其次,我希望它是一个概念问题,而不是一个家庭作业问题。请告诉我您投反对票的原因。
重要提示:我已经阅读了几个关于线程和块的分布的线程(例如this ),但我有一个特定的查询。
我必须unsigned char在 GPU 上处理形式的图像数据。我的图像大小(1080 x 1920)为 3 个通道,每个像素都是unsigned char类型。
GPU详细信息:
NVIDIA Quadro k2000
2 GB of GDDR5 GPU memory
384 5MX CUDA parallel processing cores
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
由于我是 GPU 处理新手,因此我无法了解在这种特定情况下我的 GPU 卡的每个块的线程数和块分布总数。
问题:当我对图像使用以下配置(1080 x 1920)来调用 GPU 内核时,我得到了所需的结果,但计算时间太多
dim3 numOfBlocks( (108) , (192) );
dim3 numOfThreadsPerBlocks( 3*10 , 3*10 ); //multiplied by 3 because we have 3 channel image now
colorTransformation_kernel<<<numOfBlocks, numOfThreadsPerBlocks>>>(numChannels, step_size, iw, ih, dev_ptr_source, dev_ptr_dst);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是,如果我选择以下另一种配置
dim3 numOfBlocks( (108/2) , (192/2) );
dim3 numOfThreadsPerBlocks( 3*10*2 , 3*10*2 ); //multiplied by 3 because we have 3 channel image now
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后,我得到一张空白图像。
如果您按照我在评论中建议的那样应用了错误检查,则输出将是:
您使用的是 Quadro K2000,其计算能力为 3.0。计算能力 3.0 允许每个块最多有1024 个线程。
您每个块使用的3*10*2 * 3*10*2 = 3600线程数超出了 1024 的限制。所以你的内核甚至没有运行,这就是为什么你得到一个空白图像。
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