OpenCL双三次插值内核失败，错误为等待列表中事件的执行状态错误

双三次插值是常用的插值方法之一，但我在OpenCL上找不到任何有效的实现。我决定自己在OpenCL上写双三次插值，但是

我对内核程序有一些问题

当我运行内核执行时，程序失败，错误为CL_EXEC_STATUS_error_FOR_EVENTS_IN_WAIT_LIST。没有关于错误原因的任何其他信息。我使用的是javacl绑定形式的谷歌代码：，AMD加速并行处理SDK 2.3在Ubuntu linux 10.10上，硬件AMD Radeon 5xxHD

我在ubuntu上没有针对AMD应用程序SDK的opencl调试器(

如果我取消注释float4 val=read_imagef（signal，sampler，（float2）（x+iX，y+iY）），并注释双三次插值的计算“float4 val=…”，则所有操作都没有任何错误（但使用双线性插值）。我认为此错误是由于无效内存访问或寄存器内存溢出造成的

const sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_FILTER_LINEAR | CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE;
const float CATMULL_ROM[16]={-0.5F,1.5F,-1.5F,0.5F,1.0F,-2.5F,2.0F,-0.5F,-0.5F,0.0F,0.5F,0.0F,0.0F,1.0F,0.0F,0.0F};
__kernel void bicubicUpscale(int scale,read_only image2d_t signal, write_only image2d_t upscale) {

int x = get_global_id(0)-2, y = get_global_id(1)-2;

float C[16];
float T[16];


for (int i = 0; i < 16; i++)
{
    C[i]=0.0F;
    T[i]=0.0F;
}

for (int i = 0; i < 4; i++)
    for (int j = 0; j < 4; j++)
        for (int k = 0; k < 4; k++)
        {
            T[4*i+j] += read_imagef(signal, sampler, (int2)(x+k,y+i)).x * CATMULL_ROM[4*j+k];
        }
for (int i = 0; i < 4; i++)
    for (int j = 0; j < 4; j++)
        for (int k = 0; k < 4; k++)
        {
            C[4*i+j] += CATMULL_ROM[4*i+k] * T[4*k+j];
        }

for (int i = 0; i < scale; i++)
{
    for (int j = 0; j < scale; j++)
    {
        float iX=(float)j/(float) scale;
        float iY=(float)i/(float) scale;
        //float4 val=read_imagef(signal, sampler, (float2)(x+iX,y+iY));
        float val= iX * (iX * (iX * (iY * (iY * (iY * C[0] + C[1]) + C[2]) + C[3])
        + (iY * (iY * (iY * C[4] + C[5]) + C[6]) + C[7]))
        + (iY * (iY * (iY * C[8] + C[9]) + C[10]) + C[11]))
        + (iY * (iY * (iY * C[12] + C[13]) + C[14]) + C[15]);
        write_imagef(upscale, (int2)(x*scale+j, y*scale+i), val);
    }
}
}

const sampler\u t sampler=CLK\u规范化\u坐标\u假| CLK\u过滤器\u线性| CLK\u地址\u钳位\u至边缘；
常量浮点CATMULL_ROM[16]={-0.5F，1.5F，-1.5F，0.5F，1.0F，-2.5F，2.0F，-0.5F，-0.5F，0.0F，0.5F，0.0F，1.0F，0.0F}；
__内核无效双立方比例（整数比例、只读图像2D\t信号、只读图像2D\t高比例）{
int x=get_global_id（0）-2，y=get_global_id（1）-2；
浮点数C[16]；
浮点数T[16]；
对于（int i=0；i<16；i++）
{
C[i]=0.0F；
T[i]=0.0F；
}
对于（int i=0；i<4；i++）
对于（int j=0；j<4；j++）
对于（int k=0；k<4；k++）
{
T[4*i+j]+=read_imagef（信号，采样器，（int2）（x+k，y+i））.x*CATMULL_ROM[4*j+k]；
}
对于（int i=0；i<4；i++）
对于（int j=0；j<4；j++）
对于（int k=0；k<4；k++）
{
C[4*i+j]+=CATMULL_-ROM[4*i+k]*T[4*k+j]；
}
对于（int i=0；i

---

我用本地内存重写了这个程序，但它仍然不能正常工作

const sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_FILTER_LINEAR | CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE;
const float CATMULL_ROM[]={-0.5F,1.5F,-1.5F,0.5F,1.0F,-2.5F,2.0F,-0.5F,-0.5F,0.0F,0.5F,0.0F,0.0F,1.0F,0.0F,0.0F};
__kernel void bicubicUpscale(local float* sharedBuffer,int scale,read_only image2d_t signal, write_only image2d_t upscale) {
int x = get_global_id(0)-2, y = get_global_id(1)-2;
//int locX=get_local_id(0);

int offsetT = (y+2)*512+(x+2)*32+16;
int offsetC = (y+2)*512+(x+2)*32;

global float* C=&sharedBuffer[offsetT];
global float* T=&sharedBuffer[offsetT];

for (int i = 0; i < 32; i++){
    sharedBuffer[offsetC+ i]=0.0F;
}

for (int i = 0; i < 4; i++)
    for (int j = 0; j < 4; j++)
        for (int k = 0; k < 4; k++){
            //T[4*i+j] = mad(read_imagef(signal, sampler, (int2)(x+k,y+i)).x,CATMULL_ROM[4*j+k],T[4*i+j]);
            T[i+j] += read_imagef(signal, sampler, (int2)(x+k,y+i)).x * CATMULL_ROM[4*j+k];
        }
for (int i = 0; i < 4; i++)
    for (int j = 0; j < 4; j++)
        for (int k = 0; k < 4; k++){
            //C[4*i+j] = mad(CATMULL_ROM[4*i+k],T[4*k+j],C[4*i+j]);
            sharedBuffer[offsetC +4*i+j] += CATMULL_ROM[4*i+k] * sharedBuffer[offsetT + 4*k+j];
        }


barrier (CLK_GLOBAL_MEM_FENCE);


for (int i = 0; i < scale; i++)
    for (int j = 0; j < scale; j++)
        {
            float iX=(float)j/(float) scale;
            float iY=(float)i/(float) scale;
            float4 val= iX * (iX * (iX * (iY * (iY * (iY * C[0] + C[1]) + C[2]) + C[3])
            + (iY * (iY * (iY * C[4] + C[5]) + C[6]) + C[7]))
            + (iY * (iY * (iY * C[8] + C[9]) + C[10]) + C[11]))
            + (iY * (iY * (iY * C[12] + C[13]) + C[14]) + C[15]);
            write_imagef(upscale, (int2)(x*scale+j, y*scale+i), val);
        }
}

const sampler\u t sampler=CLK\u规范化\u坐标\u假| CLK\u过滤器\u线性| CLK\u地址\u钳位\u至边缘；
常量浮点数CATMULL_ROM[]={-0.5F，1.5F，-1.5F，0.5F，1.0F，-2.5F，2.0F，-0.5F，-0.5F，0.0F，0.5F，0.0F，1.0F，0.0F，0.0F}；
__内核无效双立方刻度（本地浮点*sharedBuffer、整数刻度、只读图像2D\t信号、只读图像2D\t高刻度）{
int x=get_global_id（0）-2，y=get_global_id（1）-2；
//int locX=获取本地id（0）；
整数偏移=（y+2）*512+（x+2）*32+16；
int offsetC=（y+2）*512+（x+2）*32；
全局浮点*C=&sharedBuffer[offset]；
全局浮点*T=&sharedBuffer[offset]；
对于（int i=0；i<32；i++）{
sharedBuffer[offsetC+i]=0.0F；
}
对于（int i=0；i<4；i++）
对于（int j=0；j<4；j++）
对于（int k=0；k<4；k++）{
//T[4*i+j]=mad（读取图像f（信号，采样器，（int2）（x+k，y+i））.x，CATMULL\u ROM[4*j+k]，T[4*i+j]）；
T[i+j]+=read_imagef（信号，采样器，（int2）（x+k，y+i））.x*CATMULL_ROM[4*j+k]；
}
对于（int i=0；i<4；i++）
对于（int j=0；j<4；j++）
对于（int k=0；k<4；k++）{
//C[4*i+j]=mad（CATMULL_-ROM[4*i+k]，T[4*k+j]，C[4*i+j]）；
sharedBuffer[offsetT+4*i+j]+=CATMULL_-ROM[4*i+k]*sharedBuffer[offsetT+4*k+j]；
}
屏障（CLK_GLOBAL_MEM_围栏）；
对于（int i=0；i

你知道这个问题有什么解决办法吗

。使用命令“mvn clean compile exec:java”编译并运行演示

问候,，

---

Igor

我正在修复它！从性能角度来看，这个内核不是最优的，但功能正确

请使用以下参数进行排队更改：

            kernelBicubic.getKernel().setArgs(scaleFactor, inImage, imageOut);
            lastEvent=kernelBicubic.getKernel().enqueueNDRange(queue,
                    new int[]{(int) inImage.getWidth()+1,(int) inImage.getHeight()+1},lastEvent);

内核代码：

const sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_FILTER_LINEAR | CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE;

const float CATMULL_ROM[16]={-0.5F, 1.5F,-1.5F, 0.5F, 1.0F,-2.5F, 2.0F,-0.5F,-0.5F, 0.0F, 0.5F, 0.0F, 0.0F, 1.0F, 0.0F, 0.0F};

inlie float calcT(image2d_t signal,int x,int y,int i,int j){
      return read_imagef(signal, sampler, (int2)(x  ,y+i)).x * CATMULL_ROM[4*j]
            +read_imagef(signal, sampler, (int2)(x+1,y+i)).x * CATMULL_ROM[4*j+1]
            +read_imagef(signal, sampler, (int2)(x+2,y+i)).x * CATMULL_ROM[4*j+2]
            +read_imagef(signal, sampler, (int2)(x+3,y+i)).x * CATMULL_ROM[4*j+3];
}

inline float C(image2d_t signal,int x,int y,int i,int j){
      return CATMULL_ROM[4*i  ] * calcT(signal,x,y,0,j)
            +CATMULL_ROM[4*i+1] * calcT(signal,x,y,1,j)
            +CATMULL_ROM[4*i+2] * calcT(signal,x,y,2,j)
            +CATMULL_ROM[4*i+3] * calcT(signal,x,y,3,j);
}


__kernel void bicubicUpscale(int scale,read_only image2d_t signal, write_only image2d_t upscale) {

int x = get_global_id(0)-2, y = get_global_id(1)-2;

float C0 =C(signal,x,y,0,0);
float C1 =C(signal,x,y,0,1);
float C2 =C(signal,x,y,0,2);
float C3 =C(signal,x,y,0,3);
float C4 =C(signal,x,y,1,0);
float C5 =C(signal,x,y,1,1);
float C6 =C(signal,x,y,1,2);
float C7 =C(signal,x,y,1,3);
float C8 =C(signal,x,y,2,0);
float C9 =C(signal,x,y,2,1);
float C10=C(signal,x,y,2,2);
float C11=C(signal,x,y,2,3);
float C12=C(signal,x,y,3,0);
float C13=C(signal,x,y,3,1);
float C14=C(signal,x,y,3,2);
float C15=C(signal,x,y,3,3);

float xOff=scale*1.5F + x*scale;
float yOff=scale*1.5F + y*scale;

 for (int i = 0; i < scale; i++)
 {
    for (int j = 0; j < scale; j++)
    {
        float iY=(float)j/(float) scale;
        float iX=(float)i/(float) scale;
        float val= iX * (iX * (iX * (iY * (iY * (iY * C0 + C1) + C2) + C3)
        + (iY * (iY * (iY * C4 + C5) + C6) + C7))
        + (iY * (iY * (iY * C8 + C9) + C10) + C11))
        + (iY * (iY * (iY * C12 + C13) + C14) + C15);
        write_imagef(upscale, (int2)(xOff+j, yOff+i), val);
    }
 }
}

const sampler\u t sampler=CLK\u规范化\u坐标\u假| CLK\u过滤器\u线性| CLK\u地址\u钳位\u至边缘；
常量浮点数CATMULL_ROM[16]={-0.5F，1.5F，-1.5F，0.5F，1.0F，-2.5F，2.0F，-0.5F，-0.5F，0.5F，0.5F，0.0F，0.0F，1.0F，0.0F}；
内置浮点运算（图像2D_t信号，整数x，整数y，整数i，整数j）{
返回读取图像f（信号，采样器，（int2）（x，y+i））.x*CATMULL\u ROM[4*j]
+读取图像f（信号，采样器，（int2）（x+1，y+i））.x*CATMULL\u ROM[4*j+1]
+读取图像f（信号，采样器，（int2）（x+2，y+i））.x*CATMULL\u ROM[4*j+2]
+读取图像f（信号，采样器，（int2）（x+3，y+i））.x*CATMULL_ROM[4*j+3]；
}
内联浮点C（图像2D_t信号，整数x，整数y，整数i，整数j）{
返回CATMULL_ROM[4*i]*calcT（信号，x，y，0，j）
+CATMULL_ROM[4*i+1]*calcT（信号，x，y，1，j）
+CATMULL_ROM[4*i+2]*calcT（信号，x，y，2，j）
+CATMULL_ROM[4*i+3]*calcT（信号，x，y，3，j）；
}
__内核无效双立方比例（整数比例、只读图像2D\t信号、只读图像2D\t高比例）{
int x=get_global_id（0）-2，y=get_global_id（1）-2；
浮点数C0=C（信号，x，y，0,0）；
浮点数C1=C（信号，x，y，0,1）；
浮点数C2=C（信号，x，y，0,2）；
浮点数C3=C（信号，x，y，0,3）；
浮点数C4=C（信号，x，y，1,0）；
浮点数C5=C（信号，x，y，1,1）；
浮点数C6=C（信号，x，y，1,2）；
浮点数C7=C（信号，x，y，1,3）；
浮点数C8=C（信号，x，y，2,0）；
浮点数C9=C（信号，x，y，2,1）；
浮动