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OpenCL AMD与NVIDIA的表现

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我实现了一个简单的内核，它是某种卷积 . 我在NVIDIA GT 240上进行了测量 . 在CUDA上写入时需要70 ms，在OpenCL上写入时需要100 ms . 好吧，我想，NVIDIA编译器更适合CUDA（或者我做错了） . 我需要在AMD GPU上运行它，所以我迁移到了AMD APP SDK . 完全相同的内核代码 .

我做了两次测试，他们的结果让我感到沮丧：HD 6670为200 ms，HD 5850为70 ms（与GT 240 CUDA同时） . 而且我对这种奇怪行为的原因很感兴趣 .

所有项目都是使用NVIDIA和AMD的示例项目中的设置在VS2010上构建的 .

请不要将我的帖子视为NVIDIA广告 . 我很明白HD 5850比GT 240更强大 . 我唯一想知道的是为什么会出现这种差异以及如何解决问题 .

更新 . 下面是内核代码，它在基础代码中查找6个大小相同的模板图像 . 基本图像的每个像素都被视为其中一个模板的可能来源，并由单独的线程处理 . 内核比较基本图像和模板1的每个像素的R，G，B值，并且如果至少一个差异超过 diff 参数，则对应的像素被计为不匹配 . 如果不匹配像素的数量小于 maxNonmatchQt ，则会触发相应的模板 .

__constant int tOffset = 8196; // one template size in memory (in bytes)
__kernel void matchImage6( __global unsigned char* image, // pointer to the base image
            int imgWidth, // base image width
            int imgHeight, // base image height
            int imgPitch, // base image pitch (in bytes)
            int imgBpp, // base image bytes (!) per pixel
            __constant unsigned char* templates, // pointer to the array of templates
            int tWidth, // templates width (the same for all)
            int tHeight, // templates height (the same for all)
            int tPitch, // templates pitch (in bytes, the same for all)
            int tBpp, // templates bytes (!) per pixel (the same for all)
            int diff, // max allowed difference of intensity
            int maxNonmatchQt, // max number of nonmatched pixels
            __global int* result, // results
                            ) {
int x0 = (int)get_global_id(0);
int y0 = (int)get_global_id(1);
if( x0 + tWidth > imgWidth || y0 + tHeight > imgHeight)
    return;
int nonmatchQt[] = {0, 0, 0, 0, 0, 0};
for( int y = 0; y < tHeight; y++) {
    int ind = y * tPitch;
    int baseImgInd = (y0 + y) * imgPitch + x0 * imgBpp;
    for( int x = 0; x < tWidth; x++) {
        unsigned char c0 = image[baseImgInd];
        unsigned char c1 = image[baseImgInd + 1];
        unsigned char c2 = image[baseImgInd + 2];
        for( int i = 0; i < 6; i++)
            if( abs( c0 - templates[i * tOffset + ind]) > diff || 
                            abs( c1 - templates[i * tOffset + ind + 1]) > diff || 
                            abs( c2 - templates[i * tOffset + ind + 2]) > diff)
                nonmatchQt[i]++;
        ind += tBpp;
        baseImgInd += imgBpp;
    }
    if( nonmatchQt[0] > maxNonmatchQt && nonmatchQt[1] > maxNonmatchQt && nonmatchQt[2] > maxNonmatchQt && nonmatchQt[3] > maxNonmatchQt && nonmatchQt[4] > maxNonmatchQt && nonmatchQt[5] > maxNonmatchQt)
        return;
}
for( int i = 0; i < 6; i++)
    if( nonmatchQt[i] < maxNonmatchQt) {
        unsigned int pos = atom_inc( &result[0]) * 3;
        result[pos + 1] = i;
        result[pos + 2] = x0;
        result[pos + 3] = y0;
    }
}

内核运行配置：全局工作大小=（1900,1200）AMD的本地工作大小=（32,8），NVIDIA的本地工作大小=（32,16） .

执行时间：HD 5850 - 69 ms，HD 6670 - 200 ms，GT 240 - 100 ms .

关于我的代码的任何评论也非常感谢 .

opencl gpgpu nvidia

2 回答

  • 0

    执行时间的差异是由编译器引起的 . 您的代码可以轻松地进行矢量化 . 将图像和模板视为矢量类型char4的数组（每个char4矢量的前四个坐标始终为0） . 而不是3个内存读取：

    unsigned char c0 = image[baseImgInd];
unsigned char c1 = image[baseImgInd + 1];
unsigned char c2 = image[baseImgInd + 2];

    只使用一个：

    unsigned char4 c = image[baseImgInd];

    如果：而不是笨重：

    if( abs( c0 - templates[i * tOffset + ind]) > diff || 
               abs( c1 - templates[i * tOffset + ind + 1]) > diff || 
               abs( c2 - templates[i * tOffset + ind + 2]) > diff)
         nonmatchQt[i]++;

    快速使用：

    unsigned char4 t = templates[i * tOffset + ind];
    nonmatchQt[i] += any(abs_diff(c,t)>diff);

    因此，您可以将代码的性能提高3倍（如果编译器本身不对代码进行矢量化） . 我想AMD OpenCL编译器没有这种矢量化和其他优化 . 根据我的经验，NVIDIA GPU上的OpenCL通常可以比CUDA更快，因为它更低级 .

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  • 4

    对此没有确切的完美答案 . OpenCL性能取决于许多参数 . 访问全局内存的次数，代码的效率等 . 此外，两个设备之间的比较非常困难，因为它们可能具有不同的本地，全局，恒定的存储器 . 内核数量，频率，内存带宽，更重要的是硬件架构等 .

    每个硬件都提供自己的性能提升，例如来自NVIDIA的native_ . 因此，您需要了解有关您正在使用的硬件的更多信息，这可能确实有效 . 但我个人推荐的不是使用这种特定于硬件的优化，它可能会影响代码的灵活性 .

    您还可以找到一些发表的论文，表明CUDA性能远远优于同一NVIDIA硬件上的OpenCL性能 .

    因此，编写提供良好灵活性的代码总是更好，而不是特定于设备的优化 .

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