我在 C# 中有一个重型算法，它需要两个Bitmap大约 10000x5000 的大 s 并在 3D 模型上执行照片和光线碰撞操作，以将照片映射到 3D 模型上。
我想知道是否可以将这样的算法转换为 OpenCL 以优化算法期间的并行操作。但在请您详细介绍算法之前，我想知道如何调查我的算法是否可转换为 OpenCL。
我在 OpenCL 方面没有经验，我想知道是否值得进入并了解它是如何工作的。有没有我必须寻找的东西在显卡上肯定不起作用？（for循环，递归）
更新：
我的算法类似于：
foreach photo
split the photo in 64x64 blocks
foreach block
cast a ray from the camera to the 3D model
foreach triangle in 3D model
perform raycheck
是的，opencl 非常适合这种类型的工作。光线投射是gpu硬件可以大放异彩的地方。
一种划分方法：
foreach photo - work done by host application. (openmp?)
foreach block - use one opencl work group per block
foreach triangle in 3D model - single work item
当你实现这个算法时，还有一些其他的事情需要考虑。
1) 每块是否总是有 64^2 条光线要投射？
2) 什么比例的光线会“击中”图像和/或几何图形？条件分支会损害 gpu 硬件的性能。
3）您是否考虑过从几何角度而不是图像进行投射？即foreach三角形，foreach顶点，从相机投射光线并检测屏幕上的位置。您也许可以对三角形上的剩余点进行插值，并对结果进行 z 缓冲，以防止重绘像素。
4) 如果您只是处理图形，opengl/directx 是否已经具备您需要的功能？
对于您的具体问题： for 循环很好（尽管不是最佳的）；递归在 GPU 上是不可能的。
一般来说，在 GPU 上运行良好的算法需要有大量独立的数据并行操作。很多位图操作都属于这一类，另一方面，光线追踪可能具有挑战性。
如果您可以修改您的算法，以便在最高级别有很多（数千个）独立块，那么块内较低级别的依赖关系应该没问题。
对于这样一个笼统的话题，我想这就是我所能说的。
在 OpenCL 中执行此操作之前，我将采取中间步骤将其转换为多线程 C 程序。您已经从这一步观察到速度大幅提高，而且要容易得多。此外，要在 OpenCL 中编写内核，您需要使用与普通 C 非常相似的 OpenCL C - 因此从这个中间步骤开始的翻译步骤将比直接从 C# 更容易
最后，要做 OpenCL 版本，您要做的就是与 GPU 共享来自主机的照片内存（实际上对于图像，它具有特殊的内存 API，仅用于知道像素编码的图像以某种方式与 OpenGL 兼容) 然后创建一个 raycheck 内核，然后从主机为每个块/三角形排队 raycheck 内核。
ATI 在 OpenCL 上有一个很好的介绍性演讲