Accéder correctement à toutes les valeurs d'un tableau

**swissbaboon** · 19/04/2010, 00h23

Bonjour à tous, J'ai écrit un petit programme basé sur les programmes "Hello World" et "oclVectorAdd". L'objectif final est de faire de traitement d'image.
Mon programme charge les valeurs d'une image dans un tableau 1D, l'envoie au noyau pour être résolu d'abord par le CPU, puis par le GPU. Ces deux résultats sont enregistrés en tant que 2 images (1 pour le CPU et 1 GPU pour).
Mon problème est que quand je regarde les autres programmes ils n'ont besoin que de rechercher "get_global_id (0)" afin de résoudre toutes les valeurs dans le tableau. Avec mon noyau, en effectuant cela, seulement 1 sur 4 est résolue, les autres restent à 0.

Mon noyau est en ce moment, seulement comme test, pour une image en niveaux de gris:
ImageOutput (i) = ImageInput (i)

Tous les exemples proposent:
i = get_global_id (0);
ImageOutput (i) = ImageInput (i);

J'utilise une technique qui ne fonctionne pas vraiment et qui est vraiment lourde. Lorsque je l'utilise, je accéder à toutes les valeurs du tableau, à l'exception de la deuxième (pour i = 1), qui reste à 0.

Merci beaucoup d'avance pour votre aide.

Vous trouverez ici le code du noyau:

Code :

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//////////////////////////////OpenCL Calcul Code////////////////////////////////
 
__kernel  void Image_Processing( __global const unsigned char* ImageInput,
								 __global unsigned char* ImageOutput)
							//__global const int nbr_val_image)
{
	int gti = get_global_id(0);
	int ti  = get_local_id(0);
 
	int n  = get_global_size(0);
	int nt = get_local_size(0);
	int nb = n/nt;
	int i;
 
	for(int j=0; j<=nt; j++)
		{
		i  = gti+j*ti;
		ImageOutput[i] = ImageInput[i];
		}
//	barrier(CLK_GLOBAL_MEM_FENCE);
	return;
}

Vous trouverez ici le code C: (j'utilise 2 fonctions pour charger les images et les sauvegarder venant de la librairie SOIL que vous pouvez télécharger à l'adresse suivante: http://www.lonesock.net/soil.html)

Code :

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#include <fcntl.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
#include <OpenCL/opencl.h>
#include <time.h>
 
 
#include "SOIL.h"
 
 
 
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////Main Code//////////////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
int main (int argc, const char * argv[])
{
	//Declar Functions
 
	char * LoadFile2txt(const char *File);
 
	//Declar Variables
 
	int err;                            // error code returned from api calls
	int gpu;
 
	int width; 
	int height;
	int channels;
 
	int TimeTotGPU;
	int TimeKernGPU;
	int TimeTotCPU;
	int TimeKernCPU;
 
	//	int RunLevel;
	//GLuint *monImage;
 
	const char* cSourceFile = "Image_Process.cl";
	char filename[]= "Test3.bmp";
	char *KernelSource;
 
    size_t local;                       // local domain size for our calculation
 
    cl_device_id device_id;             // compute device id 
    cl_context context;                 // compute context
    cl_command_queue commands;          // compute command queue
    cl_program program;                 // compute program
    cl_kernel kernel;                   // compute kernel
 
    cl_mem ImageInput;                  // device memory used for the input array
    cl_mem ImageOutput;                 // device memory used for the output array
	//cl_mem nbrPixel;
 
	unsigned char *monImage = SOIL_load_image(filename,&width, &height, &channels, SOIL_LOAD_L);
	unsigned char *imageTraitee;
 
	channels=1;
 
	int nbr_val_image = width * height * channels;
 
	printf("Image width: %d \n", width);
	printf("Image height: %d \n", height);
	printf("Image channels: %d \n", channels);
	printf("nbr_val_image de: %d \n", nbr_val_image);
	printf("Vals pix monImage:\n%d  %d  %d\n%d  %d  %d\n%d  %d  %d\n%d  %d  %d\n\n",
		   monImage[0],  monImage[1], monImage[2], monImage[3], monImage[4], monImage[5],
		   monImage[6],  monImage[7], monImage[8], monImage[9], monImage[10], monImage[11]);
 
 
	// Ajuste le nombre de valeurs de l'image au multiple de 256 au-dessus pour la création de la mémoire tampon
    //
    size_t LocalWorkSize = 256;
	size_t GlobalWorkzise = ceil((double)nbr_val_image/(double)LocalWorkSize)*LocalWorkSize;
 
	monImage     = (void *)realloc(monImage,sizeof(cl_uchar)*GlobalWorkzise);
	imageTraitee = (void *)malloc(sizeof(cl_uchar)*GlobalWorkzise);
 
 
	for(gpu=0;gpu<2;gpu++)
	{
	    // Prise de temps début de résolution GPU
		clock_t TimeStartSolve = clock ();
 
		// Connect to a compute device
		//
		err = clGetDeviceIDs(NULL, gpu ? CL_DEVICE_TYPE_GPU : CL_DEVICE_TYPE_CPU, 1, &device_id, NULL);	// if gpu=0 : solving on CPU, if gpu=1 : solving on GPU
		if (err != CL_SUCCESS)
		{
			printf("Error: Failed to create a device group!\n");
			return EXIT_FAILURE;
		}
 
 
		// Create a compute context 
		//
		context = clCreateContext(0, 1, &device_id, NULL, NULL, &err);
		if (!context)
		{
			printf("Error: Failed to create a compute context!\n");
			return EXIT_FAILURE;
		}
 
 
		// Create a command commands
		//
		commands = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, &err);
		if (!commands)
		{
			printf("Error: Failed to create a command commands!\n");
			return EXIT_FAILURE;
		}
 
 
		// Create the input and output arrays in device memory for our calculation
		//
		ImageInput  = clCreateBuffer(context,  CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(cl_uchar) * GlobalWorkzise, NULL, NULL);
		//nbrPixel    = clCreateBuffer(context,  CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(cl_int)  * GlobalWorkzise, NULL, NULL);
		ImageOutput = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(cl_uchar) * GlobalWorkzise, NULL, NULL);
		if (!ImageInput || !ImageOutput)
		{
			printf("Error: Failed to allocate device memory!\n");
			exit(1);
		}   
 
 
		// Create the compute program from the source buffer
		//
		KernelSource = LoadFile2txt (cSourceFile);
 
		program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char **) &KernelSource, NULL, &err);
		if (!program)
		{
			printf("Error: Failed to create compute program!\n");
			return EXIT_FAILURE;
		}
 
 
		// Build the program executable
		//
		err = clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
		if (err != CL_SUCCESS)
		{
			size_t len;
			char buffer[2048];
 
			printf("Error: Failed to build program executable!\n");
			clGetProgramBuildInfo(program, device_id, CL_PROGRAM_BUILD_LOG, sizeof(buffer), buffer, &len);
			printf("%s\n", buffer);
			exit(1);
		}
 
 
		// Create the compute kernel in the program we wish to run
		//
		kernel = clCreateKernel(program, "Image_Processing", &err);
		if (!kernel || err != CL_SUCCESS)
		{
			printf("Error: Failed to create compute kernel!\n");
			exit(1);
		}
 
 
		// Set the arguments to our compute kernel
		//
		err = 0;
		err  = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &ImageInput);
		err |= clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &ImageOutput);
		//err |= clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(cl_mem), &nbrPixel);
		if (err != CL_SUCCESS)
		{
			printf("Error: Failed to set kernel arguments! %d\n", err);
			exit(1);
		}
 
 
		// Write our data set into the input array in device memory 
		//
		err  = clEnqueueWriteBuffer(commands, ImageInput, CL_TRUE, 0, sizeof(cl_uchar) * GlobalWorkzise, monImage, 0, NULL, NULL);
		//err |= clEnqueueWriteBuffer(commands, nbrPixel  , CL_TRUE, 0, sizeof(int)  * GlobalWorkzise, nbr_val_image, 0, NULL, NULL);
		if (err != CL_SUCCESS)
		{
			printf("Error: Failed to write to source array!\n");
			exit(1);
		}
 
 
		// Get the maximum work group size for executing the kernel on the device
		//
		err = clGetKernelWorkGroupInfo(kernel, device_id, CL_KERNEL_WORK_GROUP_SIZE, sizeof(local), &local, NULL);
		if (err != CL_SUCCESS)
		{
			printf("Error: Failed to retrieve kernel work group info! %d\n", err);
			exit(1);
		}
 
		//printf("local = %d\n", (int)local);
 
 
		// Prise de temps début de résolution du kernel
		clock_t TimeStartKernel = clock ();
 
 
		// Execute the kernel over the entire range of our 1d input data set
		// using the maximum number of work group items for this device
		//
 
		err = clEnqueueNDRangeKernel(commands, kernel, 1, NULL, &GlobalWorkzise, &local, 0, NULL, NULL);
		if (err)
		{
			printf("Error: Failed to execute kernel!\n");
			return EXIT_FAILURE;
		}
 
		// Wait for the command commands to get serviced before reading back results
		//
		clFinish(commands);
 
		clock_t TimeFinishKernel = clock ();
 
		// Read back the results from the device to verify the output
		//
		err = clEnqueueReadBuffer(commands, ImageOutput, CL_TRUE, 0, sizeof(cl_uchar) * GlobalWorkzise, imageTraitee, 0, NULL, NULL );  
		if (err != CL_SUCCESS)
		{
			printf("Error: Failed to read output array! %d\n", err);
			exit(1);
		}
 
		// Prise de temps fin résolution du kernel
		clock_t TimeFinishSolve = clock ();
 
		int TimeGPU    = (((TimeFinishSolve  - TimeStartSolve) *1e6) / CLOCKS_PER_SEC);
		int TimeKernel = (((TimeFinishKernel - TimeStartKernel)*1e6) / CLOCKS_PER_SEC);
 
		printf("Vals pix imageTraitee:\n%d  %d  %d\n%d  %d  %d\n%d  %d  %d\n%d  %d  %d\n",
			   imageTraitee[0],  imageTraitee[1], imageTraitee[2], imageTraitee[3], imageTraitee[4], imageTraitee[5],
			   imageTraitee[6], imageTraitee[7], imageTraitee[8], imageTraitee[9], imageTraitee[10], imageTraitee[11]);
 
 
		// Enregistrement de l'image traitée en BMP
 
		if(gpu==1)
		{
			err = SOIL_save_image("GPUProcessedImage.bmp", SOIL_SAVE_TYPE_BMP, width, height, 1, imageTraitee);
			TimeTotGPU  = TimeGPU;
			TimeKernGPU = TimeKernel;
		}
		else
		{
			err = SOIL_save_image("CPUProcessedImage.bmp", SOIL_SAVE_TYPE_BMP, width, height, 1, imageTraitee);
			TimeTotCPU  = TimeGPU;
			TimeKernCPU = TimeKernel;
		}
 
 
		// Shutdown and cleanup
 
		clReleaseMemObject(ImageInput);
		clReleaseMemObject(ImageOutput);
		clReleaseProgram(program);
		clReleaseKernel(kernel);
		clReleaseCommandQueue(commands);
		clReleaseContext(context);
	}
 
 
	printf("Temps de réolution du programme sur GPU: %d [usec]\n", TimeTotGPU);
	printf("Temps de réolution du programme sur CPU: %d [usec]\n\n", TimeTotCPU);
 
	printf("La résulotion du programme sur GPU est environ %d fois plus rapide que sur CPU\n\n", TimeTotCPU / TimeTotGPU);
 
	printf("Temps de réolution du noyau sur GPU: %d [usec]\n", TimeKernGPU);
	printf("Temps de réolution du noyau sur CPU: %d [usec]\n\n", TimeKernCPU);
 
	printf("La résulotion du noyau sur GPU est environ %d fois plus rapide que sur CPU\n\n", TimeKernCPU / TimeKernGPU);
 
	free(monImage);
	free(imageTraitee);
 
    return 0;
}
 
 
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//////////////////////////////Annexe functions//////////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
char * LoadFile2txt (const char *File)
{
	FILE * pFile;
	long lSize;
	size_t result;
	char * TXTBuffer;
 
	pFile = fopen (File, "r");
	if (pFile==NULL)
	{
		printf("Fct LoadFile2txt: File error");
	}
 
	// obtain file size:
	fseek (pFile , 0 , SEEK_END);
	lSize = ftell (pFile);
	rewind (pFile);
 
	// allocate memory to contain the whole file:
	TXTBuffer = (char*) malloc (sizeof(char)*lSize);
	if (TXTBuffer == NULL)
	{
		printf("Fct LoadFile2txt: Memory error");
	}
 
	// copy the file into the buffer:
	result = fread (TXTBuffer,1,lSize,pFile);
	if (result != lSize)
	{
		printf("Fct LoadFile2txt: Reading error");
	}
 
	// terminate
	fclose (pFile);
 
	return TXTBuffer;	
}

**Drakken** · 30/04/2010, 11h24

Salut,

je n'ai pas encore lu et compris tout ton code mais je pense avoir compris une partie de ton problème.

Tu ne peux pas utiliser get_global_id et get_local_id comme tu le fais puisque la plupart des pixels sont traités plusieurs fois chacun.

get_global_id te donne l'identificateur unique de chaque item alors que get_local_id te donne l'idenficateur à l'intérieur du groupe donc il y a une relation de dépendance entre les 2.

Dans ton cas, je n'utiliserais que get_global_id de la façon suivante:

global_item_id = get_global_id(0);
global_item_nb = get_global_size(0);

for(i=global_item_id; i<tailledubuffer; i+=global_item_nb){

Output[i] = Input[i];

}

Quelque soit le nombre d'item lancé, tu peux être sur que toute l'image sera traité.

Si tu veux être plus précis dans ce que tu fais, tu peux utiliser:

id = get_group_id(0)*get_local_size(0)+get_local_id(0) comme identificateur
size = get_num_groups(0)*get_local_size(0) comme taille

J'espère avoir été clair et avoir pu t'aider, bonne continuation.

**Letinono** · 05/05/2010, 11h39

Pour préciser un peu la réponse de Drakken.

J'imagine vu le code de ton kernel que tu as développé avec CUDA avant.

Il ne faut pas confondre la notion de blockId cuda avec la notion globalId en openCL.

Comparons:

CUDA / OpenCL

thread / workItem -> instance d'un kernel
block / workGroup -> groupe d'instances d'un kernel (blockSize = localWorkSize)
grid / ------- -> regroupement de blocks
threadIdx / get_local_id -> indice d'une instance dans le groupe
blockIdx / get_group_id -> indice du groupe dans la grille
------- / get_global_id -> indice d'une instance d'un kernel parmis toutes les instances

On pourrait faire le parallèle entre la notion de gridSize et de globalWorkSize, mais la gridSize se mesure en nombre de blocks alors que la globalWorkSize se mesure en nombre de workItems!

Voilà j'espère ne pas avoir écrit de bêtises

Accéder correctement à toutes les valeurs d'un tableau

OpenCL

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