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改进算法

本示例展示了如何在Adreno GPU上优化OpenCL算法以提升性能。我们以一个8x8框模糊滤器为例，探讨了如何通过分两次处理来减少纹理访问次数，从而显著提升性能。

原始内核的实现较为直接，通过遍历8x8的区域对每个像素进行模糊处理，具体实现如下：

kernel void ImageBoxFilter(__read_only image2d_t source, __write_only image2d_t dest, sampler_t sampler)  
{  
  // 变量声明  
  for (int i = 0; i < 8; i++)  
  {  
    for (int j = 0; j < 8; j++)  
    {  
      coord = inCoord + (int2)(i - 4, j - 4);  
      sum += read_imagef(source, sampler, coord);  
    }  
  }  
  // 计算平均值  
  float4 avgColor = sum / 64.0f;  
  // 写出结果  
}

该内核在每个工作项中执行64次read_imagef操作，显著增加了纹理访问次数。

为了优化性能，我们将算法分为两次处理。第一轮计算每个2x2像素的平均值，并将结果存储在中间图像中：

kernel void ImageBoxFilter(__read_only image2d_t source, __write_only image2d_t dest, sampler_t sampler)  
{  
  // 变量声明  
  for (int i = 0; i < 2; i++)  
  {  
    for (int j = 0; j < 2; j++)  
    {  
      coord = inCoord - (int2)(i, j);  
      sum += read_imagef(source, sampler, coord);  
    }  
  }  
  // 计算平均值并除以4  
  float4 avgColor = sum * 0.25f;  
  // 写出结果  
}

第二轮利用中间图像进行最终计算：

kernel void ImageBoxFilter16NSampling(__read_only image2d_t source, __write_only image2d_t dest, sampler_t sampler)  
{  
  // 变量声明  
  int2 offset = outCoord - (int2)(3, 3);  
  for (int i = 0; i < 4; i++)  
  {  
    for (int j = 0; j < 4; j++)  
    {  
      coord = mad24((int2)(i, j), (int2)2, offset);  
      sum += read_imagef(source, sampler, coord);  
    }  
  }  
  // 计算平均值并除以16  
  float4 avgColor = sum * 0.0625;  
  // 写出结果  
}

改进后的算法每个工作项只需访问纹理缓存20次（4次+16次），显著降低了读取次数，从而提升了性能。

矢量化加载/存储

本示例展示了如何在Adreno GPU上利用矢量化操作来提升性能。以矩阵加法为例，我们通过优化内核实现来充分利用带宽。

原始内核实现如下：

kernel void MatrixMatrixAddSimple(const int matrixRows, const int matrixCols,  
                               __global float* matrixA, __global float* matrixB,  
                               __global float* MatrixSum)  
{  
  int i = get_global_id(0);  
  int j = get_global_id(1);  
  // 仅检索4字节的数据并存储4字节到MatrixSum  
  MatrixSum[i * matrixCols + j] = matrixA[i * matrixCols + j] + matrixB[i * matrixCols + j];  
}

优化后的内核通过矢量化操作实现更高效的内存访问：

kernel void MatrixMatrixAddOptimized2(const int rows, const int cols,  
                                    __global float* matrixA, __global float* matrixB,  
                                    __global float* MatrixSum)  
{  
  int i = get_global_id(0);  
  int j = get_global_id(1);  
  // 使用内置函数计算索引偏移  
  int offset = mul24(j, cols);  
  int index = mad24(i, 4, offset);  
  // 矢量化加载和存储  
  float4 tmpA = (__global float4&)matrixA[index];  
  float4 tmpB = (__global float4&)matrixB[index];  
  (__global float4&)MatrixSum[index] = tmpA + tmpB;  
}

优化内核通过float4类型实现矢量化操作，每个工作项一次操作处理16个像素，显著减少了内存访问次数，从而提升了性能。

Epsilon滤波器

Epsilon滤波器是一种常用的图像处理滤波器，主要用于抑制蚊子噪声。蚊子噪声通常出现在图像的边缘区域，具有高频成分。该滤波器通过对图像进行非线性处理，仅对满足一定阈值的像素进行滤波。

在该实现中，滤波器仅应用于YUV格式的强度（Y）分量，因为Y分量更容易受到噪声影响。Y分量通常以NV12格式存储，与UV分量分离。滤波器的实现分为两个基本步骤：

计算每个像素的权重值

应用滤波器并更新像素值

通过这种方式，滤波器能够有效地抑制噪声，同时保留图像的细节信息。

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