Opencl 对图像内存的访问可以像缓冲内存一样合并吗？

我正在考虑将内核从缓冲区转换为2d图像。 假设一个工作组中的16个线程访问16个连续像素 在图像的一行中。这条通道是合并的吗

另外，在（nxm）中读取的最佳访问模式是什么

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矩形条带，其中m在GPU上为8或16？

，OpenCL图像通过纹理缓存读取。详细信息依赖于实现，通常不记录，但通常存储在分幅中以供参考。因此，如果相邻的工作项正在访问附近的像素，则很有可能读取速度会很快

由于纹理缓存，术语“合并”仅适用于缓冲区读取

与合并缓冲区读取相比，图像可能稍微慢一些；但是，与未合并的缓冲区读取（但具有一定的局部性）相比，它们可以更快

一个很好的例子是将高斯模糊分解为垂直过程和水平过程：使用缓冲区，当您在列中执行垂直过程时，会得到合并读取，但当您执行水平过程时，不会得到合并读取，因此速度非常慢。因此，所有示例都有一个转置步骤，该步骤使用共享的本地内存和合并的读写操作，这样您就可以重用垂直传递内核来执行水平传递，然后再转置回来。这一切都很好，但对于图像，您可以跳过转置，因为垂直和水平传递的速度相同（这比合并缓冲区读取的速度稍慢，但比未合并缓冲区读取的速度快得多）。总的来说，它更快，因为您可以跳过两个转置内核

我希望有关平铺、纹理缓存和引用位置的部分能够帮助您回答有关访问模式的问题

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警告：有几种方法可以从缓冲区创建图像，但是内存布局是线性的，而不是平铺的，因此上面的内容是不在窗口中的（您可以期望缓存水平相邻的读取，而不是垂直相邻的读取）。

谢谢您，Dithermaster！我认为使用图像将大大简化我的算法。目前，我正在做您描述的事情：将数据条读入本地内存（使用合并读取），然后在本地内存上执行水平步骤，并将其写回缓冲区。但对于图像，我可以省去本地内存，也不用担心银行冲突。我发现图像在CPU上运行时比缓冲区慢得多。但这对我来说是有意义的，因为CPU缺乏纹理硬件。此外，图像提供了一些很好的功能，如边界镜像，这是我的算法所需要的。