文章https://mp.weixin.qq.com/s/bI1hWEt44DfDUpEbYZ1vJw的代码
在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；另一个是检测垂直边缘的 。
由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。
算子模板：
为了保证结果的正确性，我们手动实现了一版：
注意，为了方便实现，在开始前，在原来的矩阵边缘会padding下，这个长度为2.
void naive_impl(int *data_in, int *data_out, int *filter_in, int rows, int cols, int K)
{
for (int ki = 0; ki < rows; ki++)
{
for (int kj = 0; kj < cols; kj++)
{
int sum = 0;
for (int y = 0; y < K; y++)
{
for (int x = 0; x < K; x++)
{
sum = sum + filter_in[y * K + x] * data_in[Wn * (y + ki) + x + kj];
}
}
data_out[ki * cols + kj] = sum;
}
}
}
实现后很容易迁移到opencl设备，根据上次的推文，很容易写出cl的代码：
__kernel void sobel(__global int *data_in, // image input
__global int *filter, // filter input
int kernel_size, // filter kernel size
__global int *data_out) // feature map output
{
int sum = 0; // multiply and sum of filter and data
int W = get_global_size(0); // work group global size
int x = get_global_id(0); // global id x
int y = get_global_id(1); // global id y
int Wn = W + (kernel_size - 1); // padded image width
for (int ki = 0; ki < kernel_size; ki++) {
for (int kj = 0; kj < kernel_size; kj++) {
sum += filter[ki * kernel_size + kj] * data_in[Wn * (y + ki) + x + kj];
}
}
data_out[y * W + x] = sum;
}
是不是很容易，首先来看下加速效果：
以循环100次为例：
naive_impl cost: 369 ms
opencl cost：101ms
是不是直接快了3倍？
慢着还有，opencl的简单调优包括了：local_work_size，就是这样简单的调整就能带来收益
不同local_work_size下 ocl implement cost:
- local_work_size: (16,16) 92ms
- local_work_size: (8,8) 101ms
- local_work_size: (8,32) 98ms
是不是能继续快了10ms？还有，再简单使用下opencl的内置函数：比如vloadn、缓存等
在local_work_size为 (16,16)下，速度达到了 85ms
对应cl的代码：见sobel_vloadn
__kernel void sobel_vloadn(const __global int *data_in, // image input
const __global int *filter, // filter input
int kernel_size, // filter kernel size
__global int *data_out)// feature map output
{
int W = get_global_size(0); // work group global size
int x = get_global_id(0); // global id x
int y = get_global_id(1); // global id y
int Wn = W + (kernel_size - 1); // padded image width
int3 d1 = vload3(0, data_in + Wn * y + x);
int3 d2 = vload3(0, data_in + Wn * (y + 1) + x);
int3 d3 = vload3(0, data_in + Wn * (y + 2) + x);
int3 f1 = vload3(0, filter);
int3 f2 = vload3(0, filter + kernel_size);
int3 f3 = vload3(0, filter + 2 * kernel_size);
float3 df1 = convert_float3(d1);
float3 df2 = convert_float3(d2);
float3 df3 = convert_float3(d3);
float3 ff1 = convert_float3(f1);
float3 ff2 = convert_float3(f2);
float3 ff3 = convert_float3(f3);
float sum = dot(ff1, df1) + dot(ff2, df2) + dot(ff3, df3);
vstore(sum, 0, data_out + y * W + x);
}
入门级别的加速就到这里了，大佬们可以自行看看opencl的文档
https://registry.khronos.org/OpenCL/specs/3.0-unified/html/OpenCL_C.html
https://registry.khronos.org/OpenCL/specs/opencl-1.2.pdf
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