【原】CUDA-求最大值最小值atomicMax&atomicMin

翟天保的圖書館 2024-10-21 發(fā)布于上海

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作者：翟天保Steven
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實現(xiàn)原理

? ? ? ?atomicMax和 atomicMin是 CUDA 中的原子操作，用于在并行計算中安全地更新共享變量的最大值和最小值。它們確保在多線程環(huán)境中，多個線程對同一個變量的訪問不會導(dǎo)致數(shù)據(jù)競爭。使用 atomicMax可以在一個線程中比較當(dāng)前值與新值，并在新值更大時更新，而 atomicMin則是用于比較和更新最小值。這些操作對于需要從多個線程中匯總結(jié)果的應(yīng)用至關(guān)重要，能夠確保最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。

? ? ? ?本文將通過一個實戰(zhàn)案例，進(jìn)行atomic求最值的展示。

? ? ? ?（注意本文案例基于OpenCV實現(xiàn)，因為我工作圍繞各類圖像展開，這樣方便些，但是對CUDA而言，核心部分與OpenCV無關(guān)，可根據(jù)自身場景和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行更改。）

C++測試代碼

ImageProcessing.cuh

#pragma once
#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <device_launch_parameters.h>

using namespace cv;
using namespace std;

#define TILE_WIDTH 16

// 預(yù)準(zhǔn)備過程
void warmupCUDA();

// 圖像最值計算-CPU
void calcMaxMin_CPU(cv::Mat input, uchar &maxV, uchar &minV);

// 圖像最值計算-GPU
void calcMaxMin_GPU(cv::Mat input, uchar &maxV, uchar &minV);

ImageProcessing.cu

#include "ImageProcessing.cuh"

// 預(yù)準(zhǔn)備過程
void warmupCUDA()
{
    float* dummy_data;
    cudaMalloc((void**)&dummy_data, sizeof(float));
    cudaFree(dummy_data);
}

// 圖像最值計算-CPU
void calcMaxMin_CPU(cv::Mat input, uchar &maxV, uchar &minV)
{
	int row = input.rows;
	int col = input.cols;
	// 初始化最值
	maxV = 0;
	minV = 255;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			if (input.at<uchar>(i, j) > maxV)
			{
				maxV = input.at<uchar>(i, j);
			}
			if (input.at<uchar>(i, j) < minV)
			{
				minV = input.at<uchar>(i, j);
			}
		}
	}
}

// 獲取最大最小值核函數(shù)
__global__ void getMaxMinValue_CUDA(uchar* inputImage, int width, int height, int *maxV, int *minV)
{
	int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
	int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

	if (row < height && col < width)
	{
		atomicMax(maxV, int(inputImage[row * width + col]));
		atomicMin(minV, int(inputImage[row * width + col]));
	}
}

// 圖像最值計算-GPU
void calcMaxMin_GPU(cv::Mat input, uchar &maxV, uchar &minV)
{
	int row = input.rows;
	int col = input.cols;

	// 定義計時器
	float spendtime = 0.0f;
	cudaEvent_t start, end;
	cudaEventCreate(&start);
	cudaEventCreate(&end);

	// 分配GPU內(nèi)存	
	uchar* d_inputImage;
	cudaMalloc(&d_inputImage, row * col * sizeof(uchar));

	// 將輸入圖像數(shù)據(jù)從主機內(nèi)存復(fù)制到GPU內(nèi)存
	cudaMemcpy(d_inputImage, input.data, row * col * sizeof(uchar), cudaMemcpyHostToDevice);

	// 計算塊和線程的大小
	dim3 blockSize(TILE_WIDTH, TILE_WIDTH);
	dim3 gridSize((col + blockSize.x - 1) / blockSize.x, (row + blockSize.y - 1) / blockSize.y);

	// 求最值
	int h_maxValue = 0;
	int h_minValue = 255;
	int *d_maxValue;
	int *d_minValue;
	cudaMalloc((void**)&d_maxValue, sizeof(int));
	cudaMalloc((void**)&d_minValue, sizeof(int));
	cudaMemcpy(d_maxValue, &h_maxValue, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(d_minValue, &h_minValue, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
	getMaxMinValue_CUDA << <gridSize, blockSize >> > (d_inputImage, col, row, d_maxValue, d_minValue);
	cudaMemcpy(&h_maxValue, d_maxValue, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(&h_minValue, d_minValue, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
	maxV = uchar(h_maxValue);
	minV = uchar(h_minValue);
}

main.cpp

#include "ImageProcessing.cuh"

void main()
{
    // 預(yù)準(zhǔn)備
	warmupCUDA();

	cout << "calcMaxMin test begin." << endl;
	// 加載
	cv::Mat src = imread("test pic/test5.jpg", 0);

	// 調(diào)整數(shù)據(jù)區(qū)間
	cv::Mat src2;
	cv::normalize(src, src2, 20, 230, NORM_MINMAX);

	// CPU版本
	clock_t s1, e1;
	s1 = clock();
	uchar maxV1, minV1;
	calcMaxMin_CPU(src2, maxV1, minV1);
	e1 = clock();
	cout << "CPU time:" << double(e1 - s1) << "ms" << endl;
	cout << "maxV1:" << int(maxV1) << endl;
	cout << "minV1:" << int(minV1) << endl;

	// GPU版本
	clock_t s2, e2;
	s2 = clock();
	uchar maxV2, minV2;
	calcMaxMin_GPU(src2, maxV2, minV2);
	e2 = clock();
	cout << "GPU time:" << double(e2 - s2) << "ms" << endl;
	cout << "maxV2:" << int(maxV2) << endl;
	cout << "minV2:" << int(minV2) << endl;
	cout << "calcMaxMin test end." << endl;
	
}