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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我是 CUDA 编程的新手,我需要帮助编写一个程序以将图像存储在内存缓冲区中。我尝试修改《CUDA-By 示例》一书中给出的 CUDA-OpenGL 互操作示例中的代码,以将 2 个图像依次存储在缓冲区中。如果我试图避免无限循环但不确定是否成功,我应该如何编写程序?任何编写正确程序的帮助将非常感激!
#include "book.h"
#include "cpu_bitmap.h"
#include "cuda.h"
#include <cuda_gl_interop.h>
PFNGLBINDBUFFERARBPROC glBindBuffer = NULL;
PFNGLDELETEBUFFERSARBPROC glDeleteBuffers = NULL;
PFNGLGENBUFFERSARBPROC glGenBuffers = NULL;
PFNGLBUFFERDATAARBPROC glBufferData = NULL;
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, char *file, int line, bool abort=true)
{
if (code != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
if (abort) system ("pause");
}
}
#define DIM 512
#define IMAGESIZE_MAX (DIM*DIM)
GLuint bufferObj;
cudaGraphicsResource *resource;
// based on ripple code, but uses uchar4 which is the type of data
// graphic inter op uses. see screenshot - basic2.png
__global__ void kernel( uchar4 *ptr1)
{
// map from threadIdx/BlockIdx to pixel position
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int offset = x + y * blockDim.x * gridDim.x ;
// now calculate the value at that position
float fx = x/(float)DIM - 0.5f;
float fy = y/(float)DIM - 0.5f;
unsigned char green = 128 + 127 * tan( abs(fx*100) - abs(fy*100) );
// accessing uchar4 vs unsigned char*
ptr1[offset].x = 0;
ptr1[offset].y = green;
ptr1[offset].z = 0;
ptr1[offset].w = 255;
}
__global__ void kernel2( uchar4 *ptr2)
{
// map from threadIdx/BlockIdx to pixel position
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int offset = x + y * blockDim.x * gridDim.x ;
// now calculate the value at that position
float fx = x/(float)DIM - 0.5f;
float fy = y/(float)DIM - 0.5f;
unsigned char green = 128 + 127 * tan( abs(fx*100) - abs(fy*100) );
unsigned char orange = 1000;
// accessing uchar4 vs unsigned char*
ptr2[offset].x = orange;
ptr2[offset].y = green;
ptr2[offset].z = 0;
ptr2[offset].w = 255;
}
__global__ void copy ( uchar4 *pBuffer, uchar4 *Ptr )
{
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int idx = x + y * blockDim.x * gridDim.x ;
while ( idx != DIM*DIM)
{
pBuffer[idx] = Ptr[idx] ;
__syncthreads();
}
}
__global__ void copy2 ( uchar4 *pBuffer, uchar4 *Ptr2 )
{
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int idx = x + y * blockDim.x * gridDim.x ;
int bdx = idx;
while ( (idx < DIM*DIM) && (bdx < DIM*DIM) )
{
uchar4 temp = Ptr2[bdx];
__syncthreads();
pBuffer[idx+4] = temp;
__syncthreads();
if ((idx==DIM*DIM) && (bdx==DIM*DIM))
{
break;
}
}
}
void key_func( unsigned char key, int x, int y ) {
switch (key) {
case 27:
// clean up OpenGL and CUDA
( cudaGraphicsUnregisterResource( resource ) );
glBindBuffer( GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER_ARB, 0 );
glDeleteBuffers( 1, &bufferObj );
exit(0);
}
}
void draw_func( void ) {
// we pass zero as the last parameter, because out bufferObj is now
// the source, and the field switches from being a pointer to a
// bitmap to now mean an offset into a bitmap object
glDrawPixels( DIM, DIM, GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, 0 );
glutSwapBuffers();
}
int main( int argc, char **argv ) {
cudaDeviceProp prop;
int dev;
(memset( &prop, 0, sizeof( cudaDeviceProp ) ));
prop.major = 1;
prop.minor = 0;
HANDLE_ERROR( cudaChooseDevice( &dev, &prop ) );
// tell CUDA which dev we will be using for graphic interop
// from the programming guide: Interoperability with OpenGL
// requires that the CUDA device be specified by
// cudaGLSetGLDevice() before any other runtime calls.
HANDLE_ERROR( cudaGLSetGLDevice( dev ) );
// these GLUT calls need to be made before the other OpenGL
// calls, else we get a seg fault
glutInit( &argc, argv );
glutInitDisplayMode( GLUT_DOUBLE | GLUT_RGBA );
glutInitWindowSize( DIM, DIM );
glutCreateWindow( "bitmap" );
glBindBuffer = (PFNGLBINDBUFFERARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glBindBuffer");
glDeleteBuffers = (PFNGLDELETEBUFFERSARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glDeleteBuffers");
glGenBuffers = (PFNGLGENBUFFERSARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glGenBuffers");
glBufferData = (PFNGLBUFFERDATAARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glBufferData");
// the first three are standard OpenGL, the 4th is the CUDA reg
// of the bitmap these calls exist starting in OpenGL 1.5
glGenBuffers( 1, &bufferObj );
glBindBuffer( GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER_ARB, bufferObj );
glBufferData( GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER_ARB, DIM * DIM * 4 ,
NULL, GL_DYNAMIC_DRAW_ARB );
// REGISTER THE GL BufferObj and CUDA Resource
HANDLE_ERROR(( cudaGraphicsGLRegisterBuffer( &resource,
bufferObj,
cudaGraphicsMapFlagsNone ) ));
// do work with the memory dst being on the GPU, gotten via mapping
HANDLE_ERROR( cudaGraphicsMapResources( 1, &resource, NULL ) );
uchar4* devPtr;
size_t size = DIM*DIM;
size_t sizet = 2*DIM*DIM;
gpuErrchk(cudaMalloc ( (uchar4 **)&devPtr, size));
uchar4 *devPtr2;
gpuErrchk(cudaMalloc ( (uchar4 **)&devPtr2, size));
uchar4 *pBuffer;
gpuErrchk(cudaMalloc ( (uchar4 **)&pBuffer, size));
uchar4 *pBufferCurrent;
gpuErrchk(cudaMalloc ( (uchar4 **)&pBuffer, size));
uchar4 *pBufferImage;
gpuErrchk(cudaMalloc ( (uchar4 **)&pBufferImage, sizet));
// REGISTER THE C BUFFER and CUDA Resource
HANDLE_ERROR( cudaGraphicsResourceGetMappedPointer( (void**)&pBufferImage,
&size,
resource) );
dim3 grids(DIM/16,DIM/16);
dim3 threads(16,16);
kernel<<<grids,threads>>>( devPtr );
gpuErrchk( cudaPeekAtLastError() );
gpuErrchk( cudaDeviceSynchronize() );
kernel2<<<grids,threads>>>(devPtr2);
gpuErrchk( cudaPeekAtLastError() );
gpuErrchk( cudaDeviceSynchronize() );
int a = 1;
do
{
if (a==1)
{
copy<<< 512, 512>>>(pBufferImage, devPtr);
gpuErrchk( cudaPeekAtLastError() );
gpuErrchk( cudaDeviceSynchronize() );
}
if(a==2)
{
copy2<<< 512, 512>>>(pBufferImage, devPtr2);
gpuErrchk( cudaPeekAtLastError() );
gpuErrchk( cudaDeviceSynchronize() );
}
a++;
} while (a<=2);
HANDLE_ERROR ( cudaGraphicsUnmapResources( 1, &resource, NULL ) );
// set up GLUT and kick off main loop
glutKeyboardFunc( key_func );
glutDisplayFunc( draw_func );
glutMainLoop();
}
最佳答案
这是我编写的一些代码,它是通过包含 here 的示例代码对 CUDA 进行的修改。我相信这实际上就是您开始的内容。就像您一样,我使用了两个内核来生成绿色或橙色图像。它最初会显示绿色图像,但您可以使用空格键在绿色和橙色图像之间切换。 ESC 键将退出应用程序。
#include "book.h"
#include "cpu_bitmap.h"
//#include "cuda.h"
#include <cuda_gl_interop.h>
int which_image;
PFNGLBINDBUFFERARBPROC glBindBuffer = NULL;
PFNGLDELETEBUFFERSARBPROC glDeleteBuffers = NULL;
PFNGLGENBUFFERSARBPROC glGenBuffers = NULL;
PFNGLBUFFERDATAARBPROC glBufferData = NULL;
#define DIM 512
GLuint bufferObj;
cudaGraphicsResource *resource;
dim3 mgrids(DIM/16,DIM/16);
dim3 mthreads(16,16);
// based on ripple code, but uses uchar4 which is the type of data
// graphic inter op uses. see screenshot - basic2.png
__global__ void kernel_gr( uchar4 *ptr ) {
// map from threadIdx/BlockIdx to pixel position
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int offset = x + y * blockDim.x * gridDim.x;
// now calculate the value at that position
float fx = x/(float)DIM - 0.5f;
float fy = y/(float)DIM - 0.5f;
unsigned char green = 128 + 127 *
sin( abs(fx*100) - abs(fy*100) );
// accessing uchar4 vs unsigned char*
ptr[offset].x = 0;
ptr[offset].y = green;
ptr[offset].z = 0;
ptr[offset].w = 255;
}
__global__ void kernel_or( uchar4 *ptr ) {
// map from threadIdx/BlockIdx to pixel position
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
int offset = x + y * blockDim.x * gridDim.x;
// now calculate the value at that position
float fx = x/(float)DIM - 0.5f;
float fy = y/(float)DIM - 0.5f;
unsigned char orange = 128 + 127 *
sin( abs(fx*100) - abs(fy*100) );
// accessing uchar4 vs unsigned char*
ptr[offset].x = orange;
ptr[offset].y = orange/2;
ptr[offset].z = 0;
ptr[offset].w = 255;
}
static void draw_func( void ) {
// we pass zero as the last parameter, because out bufferObj is now
// the source, and the field switches from being a pointer to a
// bitmap to now mean an offset into a bitmap object
glDrawPixels( DIM, DIM, GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, 0 );
glutSwapBuffers();
}
static void key_func( unsigned char key, int x, int y ) {
switch (key) {
case 32:
// do work with the memory dst being on the GPU, gotten via mapping
HANDLE_ERROR( cudaGraphicsMapResources( 1, &resource, NULL ) );
uchar4* devPtr;
size_t size;
HANDLE_ERROR(
cudaGraphicsResourceGetMappedPointer( (void**)&devPtr,
&size,
resource) );
if (which_image == 1){
kernel_or<<<mgrids,mthreads>>>( devPtr );
HANDLE_ERROR(cudaPeekAtLastError());
HANDLE_ERROR(cudaDeviceSynchronize());
printf("orange\n");
which_image = 2;
}
else {
kernel_gr<<<mgrids,mthreads>>>( devPtr );
HANDLE_ERROR(cudaPeekAtLastError());
HANDLE_ERROR(cudaDeviceSynchronize());
printf("green\n");
which_image = 1;
}
HANDLE_ERROR( cudaGraphicsUnmapResources( 1, &resource, NULL ) );
draw_func();
break;
case 27:
// clean up OpenGL and CUDA
HANDLE_ERROR( cudaGraphicsUnregisterResource( resource ) );
glBindBuffer( GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER_ARB, 0 );
glDeleteBuffers( 1, &bufferObj );
exit(0);
}
}
int main( int argc, char **argv ) {
cudaDeviceProp prop;
int dev;
memset( &prop, 0, sizeof( cudaDeviceProp ) );
prop.major = 1;
prop.minor = 0;
HANDLE_ERROR( cudaChooseDevice( &dev, &prop ) );
// tell CUDA which dev we will be using for graphic interop
// from the programming guide: Interoperability with OpenGL
// requires that the CUDA device be specified by
// cudaGLSetGLDevice() before any other runtime calls.
HANDLE_ERROR( cudaGLSetGLDevice( dev ) );
// these GLUT calls need to be made before the other OpenGL
// calls, else we get a seg fault
glutInit( &argc, argv );
glutInitDisplayMode( GLUT_DOUBLE | GLUT_RGBA );
glutInitWindowSize( DIM, DIM );
glutCreateWindow( "bitmap" );
glBindBuffer = (PFNGLBINDBUFFERARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glBindBuffer");
glDeleteBuffers = (PFNGLDELETEBUFFERSARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glDeleteBuffers");
glGenBuffers = (PFNGLGENBUFFERSARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glGenBuffers");
glBufferData = (PFNGLBUFFERDATAARBPROC)GET_PROC_ADDRESS("glBufferData");
// the first three are standard OpenGL, the 4th is the CUDA reg
// of the bitmap these calls exist starting in OpenGL 1.5
glGenBuffers( 1, &bufferObj );
glBindBuffer( GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER_ARB, bufferObj );
glBufferData( GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER_ARB, DIM * DIM * 4,
NULL, GL_DYNAMIC_DRAW_ARB );
HANDLE_ERROR(
cudaGraphicsGLRegisterBuffer( &resource,
bufferObj,
cudaGraphicsMapFlagsNone ) );
// do work with the memory dst being on the GPU, gotten via mapping
HANDLE_ERROR( cudaGraphicsMapResources( 1, &resource, NULL ) );
uchar4* devPtr;
size_t size;
HANDLE_ERROR(
cudaGraphicsResourceGetMappedPointer( (void**)&devPtr,
&size,
resource) );
dim3 grids(DIM/16,DIM/16);
dim3 threads(16,16);
kernel_gr<<<grids,threads>>>( devPtr );
HANDLE_ERROR( cudaGraphicsUnmapResources( 1, &resource, NULL ) );
which_image = 1;
// set up GLUT and kick off main loop
glutKeyboardFunc( key_func );
glutDisplayFunc( draw_func );
glutMainLoop();
}
不确定它是否有用,我仍然不明白你想要完全完成什么。我真的不知道这意味着什么:
I just want to store both those images in a buffer and then render the buffer containing those two images in OpenGL.
您希望能够一次查看一张图像并切换图像?或者您希望能够同时看到两个图像?如果是后者,请解释一下。您想要一个在窗口顶部,一个在窗口底部吗?两者融合在一起了?
编辑:在我看来,您可能想要某种形式的多个图像的 3D 可视化,因为关于您想要的内容的问答并没有富有成效(至少我仍然无法视觉掌握您想要看到的内容,忽略幕后发生的事情。)您还没有使用 OpenGL 标记这个问题,因此没有 OpenGL 专家正在研究它。此外,您还做出了如下声明:“我将使用 OpenGL 函数来旋转和平移缓冲区。”如果您想要做的是创建用户可以与之交互的一组图像的 3D 可视化,这不是您想要开始的示例代码。这是一个基本的二维图像显示代码。在 OpenGL 中创建某种 3D 可视化时,尝试扩展缓冲区以容纳多个图像是最简单的困难。使用此示例代码您将无法获得某种 3D 多图像显示。
我怀疑您尝试做的 CUDA-OpenGL 互操作部分并不困难。我通过示例程序展示了如何获得由 2 个不同内核生成的 2 个不同图像,并在用户控制下显示。因此,我认为如何从 CUDA 获取图像并显示它,或者将其放入可以显示的缓冲区中的问题已经很好地说明了。
我的建议是:将 CUDA-OpenGL 互操作部分放在一边。编写一个 OpenGL 程序,可以使用任意图像执行您想要的操作(根据您的喜好生成它们,无需使用 CUDA。)如果您需要这方面的帮助,请对 SO 提出问题,并用 OpenGL 标记它们 以便知道如何操作的人可以帮助您。然后,当您有了想要直观显示的原型(prototype)时,您可以注入(inject) CUDA 部分。我怀疑到那时这部分会非常简单。
关于C/CUDA - 需要帮助编写程序以将图像存储在缓冲区中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18002835/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!