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我试图在Udacity课程的第 1 课结束时解决这个问题，但我不确定我是否只是打错字或者实际代码是否错误。

void your_rgba_to_greyscale(const uchar4 * const h_rgbaImage, uchar4 * const d_rgbaImage, unsigned char* const d_greyImage, size_t numRows, size_t numCols)
{
    size_t totalPixels = numRows * numCols;
    size_t gridRows = totalPixels / 32;
    size_t gridCols = totalPixels / 32;
    const dim3 blockSize(32,32,1);
    const dim3 gridSize(gridCols,gridRows,1);
    rgba_to_greyscale<<<gridSize, blockSize>>>(d_rgbaImage, d_greyImage, numRows, numCols);
    cudaDeviceSynchronize(); checkCudaErrors(cudaGetLastError());
}

另一种方法是：

void rgba_to_greyscale(const uchar4* const rgbaImage, unsigned char* const greyImage, int numRows, int numCols)
{   
    int x = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;
    int y = (blockIdx.y * blockDim.y) + threadIdx.y;
    uchar4 rgba = rgbaImage[x * numCols + y];
    float channelSum = 0.299f * rgba.x + 0.587f * rgba.y + 0.114f * rgba.z;
    greyImage[x * numCols + y] = channelSum;
}

错误消息显示以下内容：

libdc1394 error: failed to initialize libdc1394
Cuda error at student_func.cu:76
unspecified launch failure cudaGetLastError()
we were unable to execute your code. Did you set the grid and/or block size correctly?

但是，它说代码已经编译，

Your code compiled!
error output: libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394
Cuda error at student_func.cu:76
unspecified launch failure cudaGetLastError()

第 76 行是第一个代码块中的最后一行，据我所知，我没有更改任何内容。第76行如下，

rgba_to_greyscale<<<gridSize, blockSize>>>(d_rgbaImage, d_greyImage, numRows, numCols);

我实际上找不到cudaGetLastError().

我主要关心的是我对设置网格/块尺寸的理解+第一种方法方法是否适合一维像素位置数组和我的线程之间的映射。

编辑： 我想我误解了一些东西。numRows垂直方向的像素数是多少？像素是numCols水平方向的吗？

我的块由 8 x 8 个线程组成，每个线程代表 1 个像素？如果是这样，我假设这就是为什么我在计算时必须除以 4，gridRows因为图像不是正方形的？我假设我也可以制作一个 2:1 列的块：行？

截屏

编辑 2： 我只是试图改变我的块，使其比例为 2:1，所以我可以除以相同numRows的numCol数字，但它现在在底部和侧面显示空白区域。为什么底部和侧面都有空白区域。我没有改变网格或块的 y 尺寸。

在此处输入图像描述

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1 回答 1

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每个块处理 32*32 像素，并且有 (totalPixels / 32) * (totalPixels / 32) 个块，所以你处理 totalPixels ^ 2 个像素 - 这似乎是错误的

第一个是错误的，这应该是正确的：

const dim3 blockSize(32,32,1);

size_t gridCols = (numCols + blockSize.x - 1) / blockSize.x;
size_t gridRows = (numRows + blockSize.y - 1) / blockSize.y;

这是 2d 的一个非常常见的模式 - 你可以记住它

在示例图像大小不是 2 的幂，并且您希望块覆盖所有图像（甚至更多）

所以下一个必须是正确的： gridCols * blockSize.x >= numCols gridRows * blockSize.y >= numRows

您选择块大小并根据它计算您需要覆盖所有图像的块数量

之后，在内核中，您必须检查您是否没有“超出图像”，对于大小错误的情况

另一个问题在内核中，它必须是 (y * numCols + x)，而不是相反

核心：

int x = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x;
int y = (blockIdx.y * blockDim.y) + threadIdx.y;

if(x < numCols && y < numRows)
{
    uchar4 rgba = rgbaImage[y * numCols + x];
    float channelSum = 0.299f * rgba.x + 0.587f * rgba.y + 0.114f * rgba.z;
    greyImage[y * numCols + x] = channelSum;
}

调用代码：

const dim3 blockSize(4,32,1); // may be any

size_t gridCols = (numCols + blockSize.x - 1) / blockSize.x;
size_t gridRows = (numRows + blockSize.y - 1) / blockSize.y;

const dim3 gridSize(gridCols,gridRows,1);
rgba_to_greyscale<<<gridSize, blockSize>>>(d_rgbaImage, d_greyImage, numRows, numCols);
cudaDeviceSynchronize(); 
checkCudaErrors(cudaGetLastError());

该死，我觉得我做的事情更难理解（

于 2013-06-13T12:02:31.133 回答