pyopencl传参时遇到困难

Question

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
 

我尝试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，但是这样程序运行时间太长，而我又是在做游戏开发，所以应该怎么办呢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在使用PyOpenCL处理大量图像数据时，确实会遇到参数传递的问题。你的困扰在于如何在内核函数中有效地传递一千个图像Buffer，同时避免性能下降。这里有几个可能的解决方案：

解决方案一：使用二维数组或一维数组+索引计算

你可以考虑将图像数据组织成一个二维数组或者一维数组，然后在内核函数中通过计算索引来访问每个图像Buffer。这样，你只需要传递一个指向数组首地址的指针即可。例如，如果你的图像Buffer存储在Python中的列表image_buffers里，你可以这样组织并传递数据：

在Python端：

# 假设image_buffers是一个包含你的所有图像的Buffer对象的列表
# 使用二维数组（numpy二维数组）存储所有的Buffer对象，并使用cl.Array将数组复制到OpenCL设备上
image_array = np.array([image_buffers])  # 创建二维数组（只有一列）
image_array_cl = cl.Array(context, image_array.shape, dtype=np.object_)  # 将数组复制到OpenCL设备上

然后在OpenCL内核中使用类似于下面的代码来处理数据：

在OpenCL内核代码中：

__kernel void process_images(__global const cl_mem *image_array, int num_images) {
    // 获取每个图像的指针
    __global const unsigned char *images[num_images];  // 定义数组存储图像指针
    for (int i = 0; i < num_images; ++i) {
        images[i] = (const unsigned char*)clEnqueueReadBuffer(command_queue, image_array[i], CL_TRUE, 0, ...);  // 从image_array中读取每个图像的指针并填充到images数组中
        // 处理图像...
    }
}

解决方案二：使用OpenCL的图像对象（cl_mem）数组传递图像数据

如果你的图像数据已经加载到OpenCL设备内存中，你可以考虑使用OpenCL的图像对象（cl_mem）数组来传递图像数据。这样，你可以直接在内核函数中访问这些图像对象。这种方法通常更高效，因为它避免了在主机和设备之间复制数据。你可以创建一个包含所有图像对象的列表或数组，并将其传递给内核函数。在内核函数中，你可以直接访问这些图像对象。具体实现方式取决于你的具体需求和代码结构。不过需要注意的是，每个OpenCL设备对于其上的图像支持都有一定的限制，需要确认你的设备是否支持此种方式处理大量的图像对象。在使用这种方法之前，你可能需要进行适当的设备测试和性能分析。

性能优化建议：考虑使用异步操作和优化内存访问模式来提高性能。同时确保你的OpenCL设备配置和驱动程序是最新的，以支持高效处理大量数据。如果可能的话，尝试使用更高效的算法和数据结构来减少内存访问和计算开销。另外，针对游戏开发应用的具体场景进行优化也是一个重要考虑因素。在实际开发过程中需要不断地调整和优化以实现最佳的性能表现。针对游戏开发中的特定需求进行性能优化是非常重要的。希望这些建议能帮助你解决传参问题并提高程序的性能。