开发者社区> 迈克老狼1> 正文

AMD OpenCL大学教程(8)

简介: 在本节,我们主要介绍OpenCL中buffer的使用,同时提供了两个个完整的例子,一个是图像的旋转,一个是矩阵乘法(非常简单,没有分块优化)。 1、创建OpenCL设备缓冲(buffer)    OpenCL设备使用的数据都存放在设备的buffer中[其实就是device memory中]。
+关注继续查看

在本节,我们主要介绍OpenCL中buffer的使用,同时提供了两个个完整的例子,一个是图像的旋转,一个是矩阵乘法(非常简单,没有分块优化)。

1、创建OpenCL设备缓冲(buffer)

   OpenCL设备使用的数据都存放在设备的buffer中[其实就是device memory中]。我们用下面的代码创建buffer对象:


    如果host_ptr指向一个有效的host指针,则创建一个buffer对象的同时会实现隐式的数据拷贝(会在kernel函数进入队列时候,把host_prt中的数据从host memory拷贝到设备内存对象bufferobj中)。

    我们可以通过flags参数指定buffer对象的属性。

image

   函数clEnqueueWriteBuffer()用来实现显示的数据拷贝,即把host memory中的数据拷贝到device meomory中。


2、图像旋转的例子

   下面是一个完整的OpenCL例子,实现图像的旋转。在这个例子中,我把美丽的Lenna旋转了90度。

下面是原始图像和旋转后的图像(黑白)

imageimage

在这个例子中,我使用FreeImage库,可以从FreeImage网站或者我的code工程中下载。

http://code.google.com/p/imagefilter-opencl/downloads/detail?name=Dist.rar&can=2&q=#makechanges

   图像旋转是指把定义的图像绕某一点以逆时针或顺时针方向旋转一定的角度,通常是指绕图像的中心以逆时针方向旋转。

假设图像的左上角为(left, top),右下角为(right, bottom),则图像上任意点(x0, y0)绕其中心(xcenter, ycenter)逆时针旋转angle角度后,新的坐标位置(x′, y′)的计算公式为:

xcenter = (right - left + 1) / 2 + left;
ycenter = (bottom - top + 1) / 2 + top;
x′ = (x0 - xcenter) cosθ - (y0 - ycenter) sinθ + xcenter;
y′ = (x0 - xcenter) sinθ + (y0 - ycenter) cosθ + ycenter
;

下面给出kernel的代码:




    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    


src_data为原始图像(灰度图)数据,dest_data为旋转后的图像数据。W、H分别为图像的高度和宽度。sinTheta和cosTheta是旋转参数。我在代码中实现了旋转90度,所以sinTheta为1,cosTheta为0,大家可以尝试其它的值。

下面是程序的流程图:

image

在前面向量加法的例子中,我已经介绍了OpenCL一些基本的步骤。

  1. 创建platform对象
  2. 创建GPU设备
  3. 创建contex
  4. 创建命令队列
  5. 创建缓冲对象,代码如下:
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
            
    
    
    
  6. 创建程序对象
  7. 编译程序对象
  8. 创建Kernel对象
  9. 设置kernel参数
  10. 执行kernel
  11. 数据拷贝回host memory,我采用映射memory的方式



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    


   kernel执行时间的计算后面教程会有详细介绍,但在本节中,我们会给出通过事件机制来得到kernel执行时间,首先要在创建队列时候,使用CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE参数,否则计算的kernel运行时间是0。

   下面是代码:




    



    



    



    



    



    



    


完整的程序代码:




    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    


感兴趣的朋友可以从http://code.google.com/p/imagefilter-opencl/downloads/detail?name=amdunicourseCode2.zip&can=2&q=#makechanges下载完整代码。

注意代码运行后,会在程序目录生成lenna_rotate.jpg,这时gpu执行的结果,另外还有一个cpu_lenna_rotate.jpg这是CPU执行的结果。

3、一个矩阵乘法的例子

    在amd的slides中,本节还讲了一个简单的,没有优化的矩阵乘法,一共才两页ppt,所以我也不在这儿详细讲述了,…但简单介绍还是需要的。




    



    



    



    



    


上面的代码是矩阵乘法的例子,有三重循环,下面我们只给出kernel代码,完整程序请从:http://code.google.com/p/imagefilter-opencl/downloads/detail?name=amdunicodeCode3.zip&can=2&q=#makechanges下载。

image




    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    



    


版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
欢迎来到 WebGPU 的世界 下
欢迎来到 WebGPU 的世界
7 0
无影云桌面和服务器有什么区别?阿里云无影电脑有什么优势?
阿里云推出无影云桌面,云桌面是一种安全高效的云上桌面服务,一般用于企业办公。云桌面支持快速便捷的桌面环境创建、部署、统一管控与运维。企业选择云桌面无需前期传统硬件投资,云桌面可以快速构建安全、高性能、低成本的企业桌面办公体系。云桌面和传统PC、VDI之间的区别:
19 0
欢迎来到 WebGPU 的世界 上
欢迎来到 WebGPU 的世界
10 0
飞天加速计划·高校学生在家实践——ECS服务器初体验
我当前是计算机专业研二学生,现就读于北京科技大学,主攻方向是计算机视觉(CV)中的图像分割,我们实验室也有GPU计算集群,不过在知乎偶然一次机会了解到阿里云的高校计划,从链接点进来后,经过一系列熟悉的操作,我慢慢了解到云服务器ECS这一概念。
9 0
常识普及-C语言和指针的本质
常识普及-C语言和指针的本质
32 0
阿里云云服务器ECS介绍 学习笔记
阿里云云服务器ECS介绍 学习笔记
7 0
图神经网络15-Text-Level-GNN:基于文本级GNN的文本分类模型
图神经网络15-Text-Level-GNN:基于文本级GNN的文本分类模型
5 0
图神经网络22-DGL实战:针对边分类任务的邻居采样训练方法
图神经网络22-DGL实战:针对边分类任务的邻居采样训练方法
6 0
一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.
一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.
5 0
+关注
迈克老狼1
算法相关技术专家
240
文章
0
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
OceanBase 入门到实战教程
立即下载
阿里云图数据库GDB,加速开启“图智”未来.ppt
立即下载
实时数仓Hologres技术实战一本通2.0版(下)
立即下载