我正在使用CUDA上的图像过滤器。图像处理比在CPU上快得多。但问题是图像的分配非常慢。
这就是我分配内存和设置图像的方式。
hr = cudaMalloc(&m_device.originalImage, size);
hr = cudaMalloc(&m_device.modifiedImage, size);
hr = cudaMalloc(&m_device.tempImage, size);
hr = cudaMemset( m_device.modifiedImage, 0, size);
hr = cudaMemcpy( m_device.originalImage, host.originalImage, size, cudaMemcpyHostToDevice);
这是执行程序的结果。
C:\cpu_gpu_filters(GPU)\x64\Release>cpu_gpu_filters test-case.txt
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_1280x720.jpg
Init time: 519 ms
Time spent: 2.35542 ms
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_1366x768.jpg
Init time: 31 ms
Time spent: 2.68595 ms
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_1600x900.jpg
Init time: 44 ms
Time spent: 3.54835 ms
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_1920x1080.jpg
Init time: 61 ms
Time spent: 4.98131 ms
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_2560x1440.jpg
Init time: 107 ms
Time spent: 9.0727 ms
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_3840x2160.jpg
Init time: 355 ms
Time spent: 20.1453 ms
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_5120x2880.jpg
Init time: 449 ms
Time spent: 35.815 ms
C:\Users\Max\Desktop\test_set\cheshire_cat_7680x4320.jpg
Init time: 908 ms
Time spent: 75.4647 ms
UPD 带时间测量的代码:
start = high_resolution_clock::now();
Initialize();
stop = high_resolution_clock::now();
long long ms = duration_cast<milliseconds>(stop - start).count();
long long us = duration_cast<microseconds>(stop - start).count();
cout << "Init time: " << ms << " ms" << endl;
start = high_resolution_clock::now();
GpuTimer gpuTimer;
gpuTimer.Start();
RunGaussianBlurKernel(
m_device.modifiedImage,
m_device.tempImage,
m_device.originalImage,
m_device.filter,
m_filter.width,
m_host.originalImage.rows,
m_host.originalImage.cols
);
gpuTimer.Stop();
第一个图像是最小的,但初始化需要519毫秒。也许,这是因为必须加载驱动程序或其他东西。然后,当图像的尺寸增加时,初始化时间也增加。实际上,这看似合乎逻辑,但我仍然不确定初始化过程应该那么慢。难道我做错了什么?
答案 0 :(得分:2)
在你的单位代码中,你有一个cudaMemset,执行时间取决于大小。还有cudaMemcpy,其执行时间大致由mem拷贝大小(以字节为单位)除以PCI-Express的带宽。这部分很可能是初始化时间增加的原因。通过NSIGHT运行它将为您提供更精确的执行时间数据。但是,如果没有MCVE,很难肯定回答。