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c - OpenCL 内核通过批处理实现 im2col

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 16:10:10 25 4
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我正在尝试将为 CPU 编写的连续函数改编为 GPU 的 OpenCL 内核。该函数是许多深度学习应用中使用的众所周知的 im2col。

我在 OpenCV 存储库上找到了一些代码,实现了用 OpenCL 编写的 im2col 函数,但我必须调整的代码使用了一批让我感到困惑的代码,并且似乎有点不同。

我应该对 OpenCL 内核进行哪些更改,以使其在 GPU 上的工作方式与在 CPU 功能上的工作方式相同?

CPU代码

int fn_im2col_cpu(int I, int WI, int HI, int B, int KW, int KH, int WO, int HO, int PW, int PH, int SW, int SH, type *in_ptr, type *out_ptr) {
PROFILING_HEADER_EXTERN(im2col);
PROFILING_DEVICE(im2col, DEV_CPU);

int i; // scrolls input channels
int w; // scrolls channel columns (width)
int h; // scrolls channel rows (height)
int kw; // scrolls filter columns (width)
int kh; // scrolls filter rows (height)

// we sweep all output pixels, and for each pixel we compute the associated input pixel
#pragma omp parallel for private (kh, kw, h, w)
for (i = 0; i < I; i++) {
size_t out_addr = ((size_t)B * (size_t)WO * (size_t)HO * (size_t)KW * (size_t)KH * (size_t)i);
size_t in_addr1 = (size_t)i * (size_t)B * (size_t)WI * (size_t)HI;
for (kh = 0; kh < KH; kh++) {
for (kw = 0; kw < KW; kw++) {
for (h = 0; h < HO; h++) {
int hi = h * SH - PH + kh;
size_t in_addr2 = in_addr1 + ((size_t)hi * (size_t)B * (size_t)WI);
for (w = 0; w < WO; w++) {
int wi = w * SW - PW + kw;
int force_padding = (wi < 0) || (wi >= WI) || (hi < 0) || (hi >= HI);
if (force_padding) {
bzero(&out_ptr[out_addr], B*sizeof(type));
} else {
int in_addr = in_addr2 + (wi * B);
memcpy(&out_ptr[out_addr], &in_ptr[in_addr], B*sizeof(type));
}
out_addr+=B;
}
}
}
}
}
return 1;
}

来自 https://github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/dnn/src/opencl/im2col.cl 的 OpenCL 内核

__kernel void im2col(__global const float *im_src, int im_src_offset,
int channels, int height_inp, int width_inp,
int kernel_h, int kernel_w, int pad_h, int pad_w,
int stride_h, int stride_w,
int height_out, int width_out,
__global float *im_col, int im_col_offset
)
{
int index = get_global_id(0);
if (index >= height_out * width_out * channels)
return;

int j_out = index % width_out;
int i_out = (index / width_out) % height_out;
int c_inp = (index / width_out) / height_out;

int c_out = c_inp * kernel_h * kernel_w;
int i_inp = i_out * stride_h - pad_h;
int j_inp = j_out * stride_w - pad_w;

im_src += (c_inp * height_inp + i_inp) * width_inp + j_inp + im_src_offset;
im_col += (c_out * height_out + i_out) * width_out + j_out + im_col_offset;

for (int ki = 0; ki < kernel_h; ++ki)
for (int kj = 0; kj < kernel_w; ++kj) {
int i = i_inp + ki;
int j = j_inp + kj;
*im_col = (i >= 0 && j >= 0 && i < height_inp && j < width_inp) ?
im_src[ki * width_inp + kj] : 0;
im_col += height_out * width_out;
}
}

最佳答案

您的 C 版本将批处理折叠到最低维度。 opencl 版本甚至没有使用批处理。

您需要传入批量大小“B”,并按批量大小将此副本更改为 block 副本(或只是进行循环):

for (int b=0; b<B; b++) *(im_col*B+b) = (i >= 0 && j >= 0 && i < height_inp && j < width_inp) ? im_src[(ki * width_inp + kj)*B + b] : 0;

模拟 memcpy(..., B*sizeof(type))。

然后再跨步 B 倍:

im_col += height_out * width_out * B;

关于c - OpenCL 内核通过批处理实现 im2col,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58953823/

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