Question

我在matlab中使用cuda \ jacket遇到了一个非常慢的if语句响应。（对于找到局部最大值的相同代码，使用简单的for循环和if条件，为5秒vs 0.02秒）

刚接触GPU编程，我去阅读，当我看到之前的matlab if statements with CUDA SO讨论时，我觉得缺少了一些东西。您不需要使用cuda知道向量化代码更好。但是，在某些情况下，您仍需要使用if语句。例如，我想找出2D图像的像素（比如m（a，b））是否是其8个最近邻居的局部最大值。在matlab中，一种简单的方法是在if语句中使用8个逻辑条件：

如果m（a，b）> m（a-1，b-1）＆amp; m（a，b）＆gt;（a，b-1）＆amp; m（a，b）>（a + 1，b-1）＆amp; ......等所有最近邻居

如果你知道如何解决（或矢量化）这个......我很感激。

Answer 1

使用多个“if”语句（或任何其他条件语句）的问题在于，对于每个语句，结果都是从gpu复制到主机，这可能代价很高。

最简单的方法是以下列方式进行矢量化。

window = m(a-1:a+1, b-1:b+1);
if all(window(:) <= m(a,b))
% do something
end

如果您可以显示if / else条件正在执行的操作，则可以进一步优化。即请发布if / else代码以查看是否有其他优化可用（例如，如果完全符合条件，请查看删除的可能方法。）

修改

有了新信息，可以采取以下措施。

for j = 1:length(y) a = x(j); b = y(j); window = d(a-1:a+1, b-1:b+1); condition = all(window(:) <= d(a,b)); M(a, b) = condition + ~condition * M(a,b); end

您可以使用gfor循环使其更快。

gfor j = 1:length(y) a = x(j); b = y(j); window = d(a-1:a+1, b-1:b+1); condition = all(window(:) <= d(a,b)); M(a, b) = condition + ~condition * M(a,b); gend

Answer 2

使用内置功能

最简单的已经优化的方法可能是使用imregionalmax函数

maxinI = imregionalmax(I, CONN);

其中CONN是所需的连接（在您的情况下为8）。

但请注意，imregionalmax是图像处理工具箱的一部分。

使用max功能

如果您正在尝试查看是否只有一个像素是其邻居的局部最大值，您可能会执行类似

的操作

if  m(a,b) == max(max(m( (a-1) : (a+1), (b-1) : (b+1))))

或许不是采取两个max，在某些情况下重塑可能会更快，

if  m(a,b) == max(reshape (m( (a-1) : (a+1), (b-1) : (b+1)), 9,1)  )

没有max功能

最后，如果你想完全避免使用max功能，这种功能也可以采用比你目前更加矢量化的形式，即

if  all(reshape( m(a,b) >= m( (a-1) : (a+1), (b-1) : (b+1)), 9,1))

非常慢的matlab夹克if语句

2 个答案: