Opencl 使用映像与全局内存的缺点？

我有一个处理RGB图像的内核。目前， 我逐个获取每个通道，并在该通道上运行相同的内核

内核输入是一个全局内存缓冲区：数据从全局内存中分块移动 将缓冲区放入本地内存进行处理，然后存储到另一个全局内存中 缓冲区作为输出

我正在考虑重构它，将所有三个通道存储在RGBA中 缓冲区，并使用矢量同时对所有三个通道进行操作 操作。我知道图像具有更好的空间缓存

这种重构有什么缺点吗？我意识到我将不得不减少 每个区块的像素数，因为我现在将有三倍的数量 大量的数据

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谢谢

通常，现代GPU处理图像的效果非常好，因为它们最初就是这样设计的。除非您使用的是一些特定的硬件，这对图像数据结构不好，否则这种重构是一个好主意（IMO）

更改每个WI或WG进程的数据量并不一定会导致性能下降-算法更改可能会以不可预测的方式影响性能。因此，要得出结论，需要仔细的基准

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如果您的目标是特定的硬件，那么使用SDK工具总是一个好主意。性能分析器可以提供有用的统计和优化提示（如寄存器溢出、缓存命中率、利用率等）

问题：RGB数据是如何布局的？平面还是交错？另外，您的目标是什么硬件？不同的硬件将具有不同的特性。最后，您的过滤器使用多少ALU？大的复杂过滤器还是小的简单过滤器？谢谢，用户2746401。我可以选择使用什么格式——如果我切换到图像，我想交错是最好的选择。目前它是平面的。此外，我将针对AMD夏威夷GPU；例如290X。另外，过滤器又大又复杂。谢谢，罗曼。我正在做一个离散小波变换：首先变换列，然后变换行，所以这不是一个简单的卷积型算法。我独自一人在这个项目上工作，我是一个opencl初学者：您有时间快速检查代码以标记我的任何明显错误吗？是这个项目。目前，在windows上，使用intel处理器作为设备，速度不比CPU上的串行代码快，所以有点令人失望。但我知道这是可以改进的。。。。