#_*_coding:骆驼翔子-8_*_ 2024-07-10 21:16 采纳率: 93.3%
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pyopencl传参时遇到困难

我正在使用pyopencl开发一个图片绘制程序,用于游戏开发,此时我已经读取了一千个游戏中的图片文件并转化为pyopencl中的Buffer形式,现在我准备编写内核的代码,但是我不知道该如何传参这1000个buffer图片,创建1000个变量是不可能的,所以怎么将这1000个buffer图片传入内核呢?请给出具体的代码示例

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  • 阿里嘎多学长 2024-07-10 21:16
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    以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:


    在使用 PyOpenCL 进行并行计算时,通常我们会使用全局内存来存储大量数据,并通过内核函数进行处理。对于你的情况,你不需要为每个图片创建一个单独的变量,而是可以将这些图片的 Buffer 存储在一个数组或者列表中,然后在内核函数中通过索引来访问它们。

    下面是一个简单的示例,展示如何将多个 Buffer 传递给内核并使用它们:

    import pyopencl as cl
    import numpy as np
    
    # 假设 context, queue 已经创建好
    context = cl.Context(devices=[your_device])
    queue = cl.CommandQueue(context)
    
    # 假设 images 是包含 1000 个图片 Buffer 的列表
    images = [cl.Buffer(context, cl.mem_flags.READ_ONLY | cl.mem_flags.COPY_HOST_PTR, hostbuf=image_data) for image_data in all_images_data]
    
    # 定义内核函数
    kernel_code = """
    __kernel void process_images(__global const unsigned char **images, int num_images) {
        int gid = get_global_id(0);
        if (gid < num_images) {
            // 这里使用 images[gid] 来访问第 gid 个图片的 Buffer
            // 进行你的图片处理逻辑
        }
    }
    """
    
    # 编译内核
    program = cl.Program(context, kernel_code).build()
    
    # 创建内核函数
    kernel = program.process_images
    
    # 创建一个包含所有图片 Buffer 的指针数组
    images_ptrs = np.zeros(len(images), dtype=np.int32)
    for i, img in enumerate(images):
        cl.enqueue_copy(queue, images_ptrs, img)
    
    # 设置内核参数
    kernel.set_args(images_ptrs, np.int32(len(images)))
    
    # 执行内核
    global_size = (len(images),)  # 根据你的需要设置
    local_size = None  # 根据你的设备和内核来设置
    event = kernel(queue, global_size, local_size, *images)
    
    # 等待内核执行完成
    event.wait()
    

    请注意,这个示例假设你已经有了 contextqueue,以及 all_images_data 是包含所有图片数据的列表。你需要根据你的具体情况调整代码。

    此外,由于 PyOpenCL 需要将 Python 对象转换为 C 类型,所以这里使用了 NumPy 数组来存储 Buffer 指针。内核函数中的 __global const unsigned char **images 表示一个指向指针数组的指针,内核可以通过这个指针数组访问所有的图片 Buffer。

    如果你需要更具体的帮助,或者有其他问题,请随时告诉我。记得,没有过于基础的问题,我会尽力提供帮助。

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