我正在使用Cuda 7.5和GeForce GTX 650 Ti进行图像处理项目。我决定使用2个流,一个是我应用负责增强图像的算法,另一个是我从其余处理中应用独立算法的流。
我写了一个例子来说明我的问题。在这个例子中,我创建了一个流,然后我使用了nppSetStream。
我调用了函数nppiThreshold_LTValGTVal_32f_C1R,但在执行函数时使用了2个流。
这里有一个代码示例:
#include <npp.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cuda_profiler_api.h>
int main(void) {
int srcWidth = 1344;
int srcHeight = 1344;
int paddStride = 0;
float* srcArrayDevice;
float* srcArrayDevice2;
unsigned char* dstArrayDevice;
int status = cudaMalloc((void**)&srcArrayDevice, srcWidth * srcHeight * 4);
status = cudaMalloc((void**)&srcArrayDevice2, srcWidth * srcHeight * 4);
status = cudaMalloc((void**)&dstArrayDevice, srcWidth * srcHeight );
cudaStream_t testStream;
cudaStreamCreateWithFlags(&testStream, cudaStreamNonBlocking);
nppSetStream(testStream);
NppiSize roiSize = { srcWidth,srcHeight };
//status = cudaMemcpyAsync(srcArrayDevice, &srcArrayHost, srcWidth*srcHeight*4, cudaMemcpyHostToDevice, testStream);
int yRect = 100;
int xRect = 60;
float thrL = 50;
float thrH = 1500;
NppiSize sz = { 200, 400 };
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int status3 = nppiThreshold_LTValGTVal_32f_C1R(srcArrayDevice + (srcWidth*yRect + xRect)
, srcWidth * 4
, srcArrayDevice2 + (srcWidth*yRect + xRect)
, srcWidth * 4
, sz
, thrL
, thrL
, thrH
, thrH);
}
int length = (srcWidth + paddStride)*srcHeight;
int status6 = nppiScale_32f8u_C1R(srcArrayDevice, srcWidth * 4, dstArrayDevice + paddStride, srcWidth + paddStride, roiSize, 0, 65535);
//int status7 = cudaMemcpyAsync(dstPinPtr, dstTest, length, cudaMemcpyDeviceToHost, testStream);
cudaFree(srcArrayDevice);
cudaFree(srcArrayDevice2);
cudaFree(dstArrayDevice);
cudaStreamDestroy(testStream);
cudaProfilerStop();
return 0;
}
这是我从Nvidia Visual Profiler获得的:image_width1344
如果我只设置一个流,为什么会有两个流?这会导致原始项目出错,因此我想切换到单个流。
我注意到这种行为取决于图像的大小,如果srcWidth和srcHeight设置为1500,结果为:image_width1500。
为什么更改图像的大小会产生另一个流?
答案 0 :(得分:5)
如果我设置[sic]只有一个流,为什么会有两个流?
nppiThreshold_LTValGTVal_32f_C1R
似乎创建了自己的内部流来执行它使用的一个内核。另一个是启动到默认流或您使用nppSetStream
指定的流。
我认为这确实是文档监督/用户期望问题。 nppSetStream
正在按照它所说的做,但没有任何地方声明该库仅限于使用一个流。在文档中可能应该更明确地说明库内部使用了多少个流,以及nppSetStream
如何与库交互。如果这对您的应用程序来说是个问题,我建议您使用NVIDIA提交错误报告。
为什么更改图像的大小会产生另一个流?
我的猜测是有一些性能启发式工作,以及是否使用第二个流取决于图像大小。图书馆是闭源的,所以我不能肯定地说。