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我试图降低侵蚀函数的执行时间，当我尝试用平铺划分问题时，执行实际上更慢，如图所示：

侵蚀时差

我没有任何调度的代码是：

Halide::Image<uint8_t> erode(Halide::Image<uint8_t> input, int dimension) {
Halide::Var x("x"), y("y");
Halide::Image<uint8_t> output;
Halide::Func limit("limit"), e("e");
limit = Halide::BoundaryConditions::repeat_edge(input);
Halide::RDom r(dimension*-1 / 2, dimension, dimension*-1 / 2, dimension);
e(x, y) = limit(x, y);
e(x, y) = Halide::min(limit(x + r.x, y + r.y), e(x, y));
output = e.realize(input.width(), input.height());
return output;
}

我的代码尝试平铺（我尝试使用示例，如教程中所示）：

Halide::Image<uint8_t> erodeTiling(Halide::Image<uint8_t> input, int dimension) {
Halide::Var x("x"), y("y"), x_outer, x_inner, y_outer, y_inner, tile_index;
Halide::Image<uint8_t> output;
Halide::Func limit("limit"), e("e");
limit = Halide::BoundaryConditions::repeat_edge(input);
Halide::RDom r(dimension*-1 / 2, dimension, dimension*-1 / 2, dimension);
e(x, y) = limit(x, y);
e(x, y) = Halide::min(limit(x + r.x, y + r.y), e(x, y));
e.tile(x, y, x_outer, y_outer, x_inner, y_inner, 64,64).fuse(x_outer, y_outer, tile_index).parallel(tile_index);
output = e.realize(input.width(), input.height());
return output;
}

任何有关如何正确安排的提示将不胜感激，因为我对此仍然很陌生。

编辑：用于获取时间的代码：

__int64 ctr1 = 0, ctr2 = 0, freq = 0;
output = erode(input, dimension);


if (QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&ctr1) != 0) {
    // Activity to be timed
    output = erode(input, dimension);
    QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&ctr2);
    QueryPerformanceFrequency((LARGE_INTEGER *)&freq);
}
std::cout << "\nerosion " << dimension << "x" << dimension << ":" << ((ctr2 - ctr1) *1.0 / freq) << "..."; 
ctr1 = 0, ctr2 = 0, freq = 0;
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这里的一个大问题是，每次想要腐蚀图像时，您都在重新编译成像管道。如果您使用 ImageParam 作为输入，使用 Param 作为维度，则只需编译一次，然后在不同的图像上实现多次。

撇开这些不谈，调度是在 Func 的每个阶段独立完成的。您的 Func 有两个阶段（以“e(x, y) =”开头的每一行都是一个阶段），您只安排第一个（便宜的）阶段。尝试这样的事情来安排初始化和更新相同的方式：

e.tile(x, y, x_outer, y_outer, x_inner, y_inner, 64,64).fuse(x_outer, y_outer, tile_index).parallel(tile_index);
e.update(0).tile(x, y, x_outer, y_outer, x_inner, y_inner, 64,64).fuse(x_outer, y_outer, tile_index).parallel(tile_index);

如果维度 > 3，您可能需要一个可分离的最小过滤器。我会这样写：

Func minx, miny;
miny(x, y) = minimum(limit(x, y+r));
minx(x, y) = minimum(miny(x+r, y));

minx.parallel(y, 4).vectorize(x, 32);
miny.compute_at(minx, y).vectorize(x, 32);
于 2016-06-29T16:47:28.023 回答