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我是 Cuda 技术的新手。我需要帮助 CUDA 在二进制(单色)图像中仅查找具有白色值 (255) 的像素。然后需要像素来对输出数组进行排序。我的解决方案基于关键部分。但是,它给出了错误的结果。
//----- call kernel: -----
{
const dim3 block(16,16);
const dim3 grid(divUp(_binImg.cols, block.x), divUp(_binImg.rows, block.y));
// others allocations, declarations ...
cudaCalcWhitePixels<<<grid, block>>>(_binImg, _index, _pointsX, _pointsY);
}
__device__ int lock = 0;
__global__ void cudaCalcWhitePixels(cv::gpu::PtrStepSzb _binImg, int *_index, int *_pointsX, int *_pointsY)
{
extern int lock;
const int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
const int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
__syncthreads();
if(x < _binImg.cols && y < _binImg.rows)
{
if(_binImg.ptr(y)[x] == 255)
{
do{} while(atomicCAS(&lock, 0, 1) != 0)
//----- critical section ------
_pointsX[*_index] = x;
_pointsY[*_index] = y;
(*_index)++;
lock = 0;
//----- end CS ------
}
}
}
在我看来,关键部分没有正常工作。图像中的白色像素将占大约 1%。
你能告诉我吗?谢谢你,祝你有美好的一天:)
编辑:解决方案:
__global__ void cudaCalcWhitePixels(cv::gpu::PtrStepSzb _binImg, int *_index, int *_pointsX, int *_pointsY)
{
int myIndex = 0;
const int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
const int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
__syncthreads();
if(x < _binImg.cols && y < _binImg.rows)
{
if(_binImg.ptr(y)[x] == 255)
{
//----- critical section ------
myIndex = atomicAdd(_index, 1);
_pointsX[myIndex] = x;
_pointsY[myIndex] = y;
//----- end CS ------
}
}
}
最佳答案
来自以下 URL 的这段代码可以帮助您了解如何使用 atomicCAS()
创建临界区。
https://github.com/ArchaeaSoftware/cudahandbook/blob/master/memory/spinlockReduction.cu
class cudaSpinlock {
public:
cudaSpinlock( int *p );
void acquire();
void release();
private:
int *m_p;
};
inline __device__
cudaSpinlock::cudaSpinlock( int *p )
{
m_p = p;
}
inline __device__ void
cudaSpinlock::acquire( )
{
while ( atomicCAS( m_p, 0, 1 ) );
}
inline __device__ void
cudaSpinlock::release( )
{
atomicExch( m_p, 0 );
}
由于 (*_index)++;
是您在 CS 中执行的唯一原子操作,您可以考虑改用 atomicAdd()
。
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#atomicadd
另一方面,您可以尝试使用 thrust::copy_if()
以简化编码。
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