#_*_coding:骆驼翔子-8_*_ 2024-07-10 21:22 采纳率: 93.3%
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已结题

pyopencl传参遇到困难

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?
我尝试在内核代码里面传入__global const unsigned char **images
但是报错

<kernel>:2:61: error: invalid address space for pointee of pointer argument to __kernel function
__kernel void process_images(__global const unsigned char **images, int num_images) {
                                                            ^
<kernel>:2:61: error: kernel parameter cannot be declared as a pointer to a pointer

请给出具体的代码示例

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-07-10 21:22
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    在处理大量图像并将其作为参数传递给OpenCL内核时,你遇到的问题是相关的常见挑战之一。对于你所遇到的问题,这里是一种解决方案:将整个图像数据集合打包到一个更大的缓冲区中,然后在内核中处理这个缓冲区。你可以使用一维数组来表示这些图像,其中每个图像都占用一个特定的区间。在主机代码中,你可以将图像的数据打包到这样一个数组中并将其传递给一个OpenCL缓冲区对象。下面是如何处理这个过程的一种代码示例。假设你已经有了一个包含图像数据的列表 image_data 和一个包含图像尺寸的列表 image_sizes

    首先,创建一个连续的缓冲区来表示所有的图像数据。可以使用Python列表来完成这一步,并且将这个列表转化为OpenCL缓冲区。在这个列表中,每个图像都会以其连续的内存表示形式存储,紧跟在其前面的图像后面。你需要根据每个图像的尺寸计算其内存中的位置。以下是一个简化的示例代码:

    import pyopencl as cl
    import numpy as np
    
    # 创建OpenCL上下文和命令队列等... (这部分代码略过)
    ctx, queue = ... # 你已经创建了OpenCL上下文和命令队列等对象
    
    # 假设 image_data 是包含图像数据的列表,image_sizes 是每个图像的尺寸列表
    # 转换这些数据到numpy数组以更好地管理内存(可选步骤)
    image_data_np = np.array(image_data)
    image_sizes_np = np.array(image_sizes)
    
    # 创建总的缓冲区大小
    total_size = sum(image_sizes)  # 确保考虑所有图像的尺寸总和
    buffer_data = np.zeros(total_size, dtype=np.uint8)  # 创建用于存储所有图像的缓冲区
    buffer_index = 0  # 当前写入缓冲区的索引位置
    
    # 将图像数据打包到缓冲区中
    for image in image_data:
        # 将当前图像数据复制到缓冲区中相应的位置
        buffer_data[buffer_index:buffer_index + len(image)] = image  # 注意:这里假设图像数据是字节形式的数组(例如uint8数组)
        buffer_index += len(image)  # 更新索引位置以准备下一个图像的存储位置
    
    # 创建OpenCL的Buffer对象并分配内存空间给主机指针指向的数据区域
    buffer_cl = cl.Buffer(ctx, cl.mem_flags.READ_ONLY | cl.mem_flags.COPY_HOST_PTR, hostbuf=buffer_data)
    

    接下来,在OpenCL内核中处理这个缓冲区。你需要知道每个图像在缓冲区中的起始位置和大小以便正确地处理它们。这里是一个简单的内核示例来展示如何做到这一点:

    __kernel void process_images(__global const unsigned char *images, int total_size, int *image_starts) { // 图像起始位置的数组需要作为参数传递进来用于索引每个图像的起始位置
        int imageIndex = get_global_id(0); // 获取当前处理的图像索引(假设这是通过工作项索引计算出来的)
        int start = image_starts[imageIndex]; // 获取当前图像的起始位置信息(需要在主机端计算好传递进来)
        int size = ...; // 获取当前图像的大小信息(同样需要在主机端传递进来)
        // 处理当前图像的像素数据,使用images指针结合start和size来访问对应的内存区域进行操作。比如:images + start 就是当前图像的起始地址。
    }
    ```注意,你需要确保在主机端正确地计算每个图像的起始位置和大小信息,并将这些信息传递给内核函数作为参数使用。此外,还需要确保你的工作项分配方式与处理图像的机制相匹配(例如一个工作项处理一个图像或一个工作项处理一部分像素等)。这种机制涉及正确地设置工作项大小和分配足够的工作项来处理所有图像。此外,根据实际的并行策略和需求调整上述代码示例中的索引计算方式和工作项管理机制也非常重要。同时请记住替换 `'...'` 为实际的处理细节,例如当前图像的大小信息是如何获取的等。
    
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