//This is my kernel function
__global__ void createSCM(Pixel*pixelMat, //image
int imgRows, //image dimensions
int imgCols,
int*matrizSCM, //Coocurrence matrix
int numNiveles, //coocurrence matrix levels = 256
int delta_R, //value = {-1,0 or 1}
int delta_C) //value = {-1,0 or 1}
{
int i = blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;
int j = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
int cols = numNiveles;
int posx,posy;
if ( (j + delta_C) < imgCols && (i + delta_R) < imgRows &&
((j + delta_C) >= 0) && ((i + delta_R) >= 0) )
{
posx = pixelMat[i*imgCols+j].channel_0;
posy = pixelMat[(i + delta_R)*imgCols+(j + delta_C)].channel_0;
matrizSCM[posx*cols+posy]++;
matrizSCM[posy*cols+posx]++;
}
}
struct Pixel {
int channel_0;
};
我在共生矩阵中计算错误,因为
pixelMat [i * imgCols j]和pixelMat [(delta_R)* imgCols(j delta_C)]
使用相同的线程访问不同的位置.
这是我的内核调用
int Grid_Dim_x=imagenTest.rows, Grid_Dim_y=imagenTest.cols;
int Block_Dim_x=1, Block_Dim_y=1;
dim3 Grid(Grid_Dim_x, Grid_Dim_y);
dim3 Block(Block_Dim_x,Block_Dim_x);
createSCM<<<Grid,Block>>>(...)
每个块上只有一个线程,每个块代表一个像素
这个问题有一个很好的解决方案吗?
谢谢 :)
最佳答案 从不同输入的不同存储单元中读取不会产生您必须处理的并行危险.问题在于matrizSCM,其中同一个存储器单元可以一次增加多个线程.
atomicAdd(addr,1)是一个快速修复—它应该使算法正确,但它可能相当慢.做到正确应该是第一步;然后,您可以查看直方图计算和并行缩减算法网络上的可用示例,并检查它是否可以应用于您的问题.
最后,正如Robert在评论中指出的那样,在一个块中只启动一个线程是非常低效的.您需要32的倍数来使用硬件SIMD单元,通常大约256个线程来隐藏各种内存延迟.
此外,如果您的图像很大并且您仍然需要数千个256线程块,您可以考虑启动更少的块(大约60-120),但让每个块按顺序处理多个像素.如果这样做,您可以将matrixSCM的副本放在共享内存中.这将为每个块创建matrixSCM的单独副本,从而减少块之间的原子冲突.显然,在内核的最后,你的块仍然需要将部分结果“提交”到全局块中,但这将是一步操作.