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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:
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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