【问题标题】:Shared memory performing worse共享内存性能更差
【发布时间】:2016-11-02 13:21:37
【问题描述】:

我正在使用大小为 3x3 的水平掩码和大小为 3x3 的垂直掩码执行 sobel 边缘检测。 我首先在不使用共享内存的情况下实现了该算法,现在我尝试使用共享内存来实现它。不使用共享内存时的性能要好于使用时。谁能解释一下。

代码

__global__ void image(int * in, int *out, int width){
int Mx[3][3] = {{-1,0,1},{-2,0,2},{-1,0,1}};
int My[3][3] = {{1,2,1},{0,0,0},{-1,-2,-1}};
__shared__ int sIn[t][t];
int sumX = 0, sumY = 0;

int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

int r = threadIdx.y;
int c = threadIdx.x;
sIn[r][c] = in[(row*width) + col];
__syncthreads();

if(row == 0 || row == width-1 || col == 0 || col == width-1){
    out[row*width + col] = 0;
}else{
    for(int i = -1; i < 2; i++){
        for(int j = -1; j < 2; j++){
            int pixel;
            if(r == 0 || r == (t-1) || c == 0 || c == (t-1))
                pixel = in[(row + i) * width + (col + j)];
            else
                pixel = sIn[r + i][c + j];
            sumX += pixel * Mx[i+1][j+1];
            sumY += pixel * My[i+1][j+1];
        }
    }
    int ans = abs(sumX) + abs(sumY);
    if(ans > 255) ans = 255;
    if(ans < 0) ans = 0;
    out[row*width + col] = ans;
}
}

t 是图块大小。

内核调用:

image<<<dim3(width/t, width/t, 1),dim3(t, t, 1)>>>(d_input, d_output, width);

【问题讨论】:

  • 为什么内核应该使用共享内存更快?
  • 更少的全局内存访问
  • 您希望有人向您解释为什么您已显示的代码比您未显示的其他代码更好或更差?跨度>
  • 我明白了...我需要使用额外的图块来存储围裙像素

标签: parallel-processing cuda shared-memory


【解决方案1】:

我使用了围裙像素,从而增加了平铺宽度,以便在检查 3x3 掩码的边界像素时减少全局内存访问

【讨论】:

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