我使用OpenCL进行图像处理（特别是关于SIFT算法）。
实际上，我使用两个不同大小的图像测试了相同的代码。一个是1024 * 768，另一个是512 * 384。我的opencl GPU平台是1. NvidIA 760（PC，2G）2。Nvidia 560（PC，1G）3。Vivante GPU（嵌入式Freescale i.MX6,1G）。
当我使用512 * 384图像时，N760和N560都可以，但Vivante GPU无法正常工作
然后我将它变成了1024 * 768的双倍尺寸图像。 N760仍然可以，但N560上的结果都是黑色的（完全没有处理）。
在我的想法中，如果图像太大，处理时间应该更长，为什么根本没有结果呢？既然代码是相同的，为什么它不能在嵌入式GPU上工作呢？
我想我可能会在这段代码中关注两点。
当我进行高斯模糊和特征描述时，临时图像编号很多。也许临时图像使用了太多的GPU内存（超过1G？它太大了......）？
不同图像的计算单位编号也不同，是因为超出了大图像的计算单位数？
无论如何，为什么他们可能无法解释为什么相同的代码无法在嵌入式GPU上运行，即使我们使用了非常小的图像。
谢谢！我对这个问题感到非常头疼......