非常慢的matlab jacket if语句

Question

在matlab中使用cuda\jacket时，我遇到了一个非常慢的if语句响应。(使用简单的for循环和if条件，查找本地最大值的代码分别为5秒和0.02秒)

作为图形处理器编程的新手，我去阅读，当我看到之前的matlab if statements with CUDA SO讨论时，我觉得缺少了一些东西。你不需要使用cuda就能知道向量化你的代码更好。但是，在某些情况下，无论如何都需要使用if语句。例如，我想找出2D图像的一个像素(比如m(a，b))是否是它的8个最近邻域中的局部最大值。在matlab中，一种简单的方法是对if语句使用8个逻辑条件：

如果m(a，b)>m(a-1，b-1) & m(a，b)>(a，b-1) & m(a，b)>(a+1，b-1) &…在所有最近的邻居上等等

如果你有一个解决(或矢量化)这个问题的想法，我将不胜感激。

Answer 1

使用多个"if“语句(或任何其他条件语句)的问题是，对于每个语句，结果会从gpu复制到主机，这可能是代价高昂的。

最简单的方法是按以下方式进行矢量化。

window = m(a-1:a+1, b-1:b+1);
if all(window(:) <= m(a,b))
% do something
end

如果您可以显示if / else条件正在做什么，则可以进一步优化这一点。也就是说，请发布if/else代码，看看是否有其他优化可用(即，查看可能的方法来完全删除if条件)。

编辑

有了新的信息，以下是可以做的事情。

for j = 1:length(y)
 a = x(j);
 b = y(j);
 window = d(a-1:a+1, b-1:b+1);
 condition = all(window(:) <= d(a,b));
 M(a, b) = condition + ~condition * M(a,b);
end

你可以使用gfor循环来让它更快。

gfor j = 1:length(y)
 a = x(j);
 b = y(j);
 window = d(a-1:a+1, b-1:b+1);
 condition = all(window(:) <= d(a,b));
 M(a, b) = condition + ~condition * M(a,b);
gend

Answer 2

使用内置函数的

已经优化的最简单的方法可能是使用imregionalmax函数，

maxinI = imregionalmax(I, CONN); 

其中CONN是所需的连接性(在本例中为8)。

但是请注意，imregionalmax是图像处理工具箱的一部分。

使用 max function

如果您尝试查看这一个像素是否为其邻居的局部最大值，您可能会这样做

if  m(a,b) == max(max(m( (a-1) : (a+1), (b-1) : (b+1))))

或者也许不需要两个max，在某些情况下重塑可能会更快，

if  m(a,b) == max(reshape (m( (a-1) : (a+1), (b-1) : (b+1)), 9,1)  )

不带 max function的

最后，如果您希望完全避免使用max函数，也可以使用比目前更矢量化的形式，即

if  all(reshape( m(a,b) >= m( (a-1) : (a+1), (b-1) : (b+1)), 9,1))