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我写了一段代码，用于在 MATLAB 中计算自商图像 (SQI)。现在我想并行重写它的一部分以加快速度。这部分代码是：

siz=15;
X=normalize8(X);
[a,b]=size(X);
filt = fspecial('gaussian',[siz siz],sigma);
padsize = floor(siz/2);
padX = padarray(X,[padsize, padsize],'symmetric','both');

t0 = tic; % -------------------------------------------------------------
Z=zeros(a,b);
for i=padsize+1:a+padsize
    for j=padsize+1:b+padsize
        region = padX(i-padsize:i+padsize, j-padsize:j+padsize);
        means= mean(region(:));
        M=return_step(region, means);
        filt1=filt.*M;

        summ=sum(sum(filt1));        

        filt1=(filt1/summ);
        Z(i-padsize,j-padsize)=(sum(sum(filt1.*region))/(siz*siz));
    end
end
toc(t0) % -------------------------------------------------------------

和 return_step 函数：

function M=return_step(X, means)

[a,b]=size(X);
for i=1:a
    for j=1:b
        if X(i,j)>=means
            M(i,j)=1;
        end
    end
end

我在核函数下面写了：

__global__ void returnstep(const double* x, double* m, double* filt, int leng, double mean, int i, int j, int width)
{
    int idx=threadIdx.y*blockDim.x+threadIdx.x;
    if(idx>=leng) return;

    int ridx= (j+threadIdx.y)*width+threadIdx.x+i;
    double xval= x[ridx];
    if (xval>=mean) m[idx]=filt[idx]*xval;
    else            m[idx]=0;
}

然后将 MATLAB 代码更改如下：

kernel= parallel.gpu.CUDAKernel('returnstep.ptx', 'returnstep.cu');
kernel.ThreadBlockSize= [double(siz) double(siz) 1];
GM = gpuArray(zeros(siz,siz));
GpadX = gpuArray(padX);
Gfilt = gpuArray(filt);

%% Process image
t0 = tic; % -------------------------------------------------------------
Z=zeros(a,b);
for i=padsize+1:a+padsize
    for j=padsize+1:b+padsize
        means= mean(region(:));
        GM= feval(kernel, GpadX, GM, Gfilt, siz*siz, means, i-padsize-1, j-padsize-1, padXwidth);
        filt1=  gather(GM);

        summ=sum(sum(filt1));        

        filt1=(filt1/summ);
        Z(i-padsize,j-padsize)=(sum(sum(filt1))/(siz*siz));
    end
end
toc(t0) % -------------------------------------------------------------

对于 330X200 图像，我的顺序代码在 2.5 秒内运行，但新并行代码的运行时间为 15 秒。不知道为什么？？？？我需要一些建议来改进它。我是 CUDA 编程的新手。

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2 回答 2

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> help gather
...
X = GATHER(A) when A is a GPUArray, X is an array in the local workspace
with the data transferred from the GPU device.
....

filt1 = gather(GM) 每一步都在将 GM 从 GPU 复制到 CPU，效率非常低。您应该将整个计算移到循环嵌套中，或者最好将整个循环嵌套移动到 GPU 内核。否则你可以忘记任何加速。

于 2012-09-06T09:33:12.803 回答
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我在 Sobel 过滤器下的评估显示 CPU 在小图像上的性能优于 GPU。我认为您的图像大小对于比较 CPU-GPU 性能而言是如此之小。计算应该足够大以隐藏内核和通信启动开销。

于 2012-09-10T12:41:17.297 回答