Question

我这里有一个pycuda程序，它从命令行读取一个图像并保存一个版本，颜色反转：

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as device
from pycuda.compiler import SourceModule as cpp

import numpy as np
import sys
import cv2

modify_image = cpp("""
__global__ void modify_image(int pixelcount, unsigned char* inputimage, unsigned char* outputimage)
{
  int id = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
  if (id >= pixelcount)
    return;

  outputimage[id] = 255 - inputimage[id];
}
""").get_function("modify_image")

print("Loading image")

image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED).astype(np.uint8)

print("Processing image")

pixels = image.shape[0] * image.shape[1]
newchannels = []
for channel in cv2.split(image):
  output = np.zeros_like(channel)
  modify_image(
    device.In(np.int32(pixels)),
    device.In(channel),
    device.Out(output),
    block=(1024,1,1), grid=(pixels // 1024 + 1, 1))
  newchannels.append(output)
finalimage = cv2.merge(newchannels)

print("Saving image")

cv2.imwrite("processed.png", finalimage)

print("Done")

即使在较大的图像上也能正常工作。然而，在尝试扩展程序的功能时，我遇到了一个非常奇怪的问题，其中向内核添加第二个变量参数会导致程序完全失败，只需保存完全黑色的图像。以下代码不起作用;

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as device
from pycuda.compiler import SourceModule as cpp

import numpy as np
import sys
import cv2

modify_image = cpp("""
__global__ void modify_image(int pixelcount, int width, unsigned char* inputimage, unsigned char* outputimage)
{
  int id = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
  if (id >= pixelcount)
    return;

  outputimage[id] = 255 - inputimage[id];
}
""").get_function("modify_image")

print("Loading image")

image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED).astype(np.uint8)

print("Processing image")

pixels = image.shape[0] * image.shape[1]
newchannels = []
for channel in cv2.split(image):
  output = np.zeros_like(channel)
  modify_image(
    device.In(np.int32(pixels)),
    device.In(np.int32(image.shape[0])),
    device.In(channel),
    device.Out(output),
    block=(1024,1,1), grid=(pixels // 1024 + 1, 1))
  newchannels.append(output)
finalimage = cv2.merge(newchannels)

print("Saving image")

cv2.imwrite("processed.png", finalimage)

print("Done")

唯一的区别在于两行，即内核头和它的调用。内核本身的实际代码没有改变，但这个小小的添加完全破坏了程序。编译器和解释器都不会抛出任何错误。我不知道如何开始调试它，并且完全混淆了。

Answer 1

device.In和亲属被设计用于支持Python缓冲区协议的对象（如numpy数组）。问题的根源是使用它们来传输非缓冲区对象。

只需将带有正确numpy dtype的标量直接传递给内核调用。不要使用device.In。这在原案件中起作用的事实是一次彻底的事故

Answer 2

好的，所以通过将变量参数更改为内核中的指针，它修复了代码，我不确定如何或为什么。这是内核的修改版本;

__global__ void modify_image(int* pixelcount, int* width, unsigned char* inputimage, unsigned char* outputimage)
{
  int id = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
  if (id >= *pixelcount)
    return;

  outputimage[id] = 255 - inputimage[id];
}

代码的其余部分保持不变。如果有人想解释为什么这是一个成功的解决方案，我将非常感激。

pyCuda，发出多个单变量参数的问题

2 个答案: