algorithm - 卷积核CUDA的设计

Question

我正在尝试为 CUDA 设计一个卷积核代码。它将拍摄相对较小的照片(对于我的应用程序通常是 19 * 19 图像)

在我的研究中，我发现最值得注意的是这篇论文:https://www.evl.uic.edu/sjames/cs525/final.html

我理解它的概念，但我想知道，对于小图像，是否使用原始图像的逐个像素 block ，并使用该 block 的线程作为要获取的像素，然后进行 block 宽度缩小，速度足够快吗？我做了一个使全局内存访问合并的基本实现，那么，它是小图片的好设计吗？还是应该遵循“传统”方法？

Answer 1

这完全取决于您最终申请的项目。如果您打算只对一些“相对较小的图片”进行卷积，就像您提到的那样，那么一个天真的方法就足够了。事实上，如果您不处理大量数据，由于 CPU 和 GPU 之间的内存传输开销，串行方法甚至可能更快。正如您提到的，我建议首先编写访问全局内存的内核，如果您将来要处理更大的数据集，那么尝试“传统”方法并比较运行时间也是有意义的。