如何调查opencl对于算法是否可行

Question

我在C#中有一个重型算法，它需要两个大约10000x5000的大型Bitmap，并在3D模型上执行照片和光线碰撞操作，以将照片映射到3D模型上。

我想知道是否有可能将这样的算法转换为OpenCL，以便在算法过程中优化并行操作。但在要求您深入了解算法的细节之前，我想知道如何调查我的算法是否可以转换为OpenCL。

我在OpenCL方面没有经验，我想知道是否值得深入研究并了解它是如何工作的。是否有一些我必须寻找的东西肯定不能在显卡上工作？(for-循环、递归)

更新：

我的算法类似于：

foreach photo
    split the photo in 64x64 blocks
    foreach block
        cast a ray from the camera to the 3D model
        foreach triangle in 3D model
            perform raycheck

Answer 1

是的，opencl非常适合这种类型的工作。光线投射是gpu硬件大放异彩的地方。

一种划分的方法是：

foreach photo - work done by host application. (openmp?)
foreach block - use one opencl work group per block
foreach triangle in 3D model - single work item

在实现此算法时，还需要考虑其他一些事情。

1)每个块总是有64^2条光线投射吗？

2)多大比例的光线将“击中”图像和/或几何体？条件分支将损害gpu硬件上的性能。

3)你是否考虑过从几何角度而不是图像角度进行造型？即每一个三角形，每一个顶点，从相机投射光线并检测屏幕上的位置。您可以对三角形上的剩余点进行插值，并对结果进行z缓冲，以防止重新绘制像素。

4)如果你只是在处理图形，opengl/directx已经有你需要的东西了吗？

Answer 2

对于您的特定问题: for循环是可以的(尽管不是最优的)；在GPU上不可能进行递归。

一般来说，一个在GPU上运行良好的算法需要有很多独立的数据并行操作。许多位图操作都属于这一类，另一方面，光线跟踪可能是具有挑战性的。

如果你可以修改你的算法，使你在最高层有很多(几千个)独立的块，那么块中较低层的依赖性应该是可以的。

对于这样一个一般性的话题，我想我只能说这么多了。

Answer 3

在使用OpenCL之前，我会先把它翻译成一个多线程的C程序。你已经观察到这一步的速度有了很大的提高，而且容易多了。此外，要用OpenCL编写内核，您需要使用OpenCL C，它非常类似于普通的C-因此，从这个中间步骤开始的转换步骤将比直接从C#开始要容易得多

最后，要做OpenCL版本，你必须做的是与图形处理器共享来自主机的照片的内存(事实上，对于图像，它有专门的内存API，仅用于知道像素编码与OpenGL兼容的图像)，然后创建一个raycheck内核，然后从主机队列中为每个块/三角形排列raycheck内核。

这里有一个来自ATI的关于OpenCL的很好的介绍性演讲。

http://www.youtube.com/watch?v=ecYIsu83c0I