Opencl 随机内存访问与银行冲突

这几天，我在移动gpu（adreno）上试用这个程序

我用于图像处理的算法对于内存访问具有“随机性”

它引用“固定”范围内的一些像素进行过滤

但是，我不能确切知道哪个像素将被引用（取决于图像）

据我所知。如果多线程访问本地内存库 它导致银行冲突。因此，在我的情况下，这应该会导致银行冲突

我的问题：我能在随机内存访问中消除银行冲突吗

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或者我可以减少它们吗？

有多种方法来处理银行冲突-处理的元素的大小、行之间的跨距以及将坐标移动到不同的内存地址。它永远不会像非随机/无冲突那样好，因此您会注意到的是，这取决于图像-您将看到显著不同的计算时间

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请参见

假设随机访问像素的距离在某种程度上是正态分布的，您可以考虑将图像平铺成子图像

我的意思是：与其使用（比如）1024x1024图像，不如使用大小为256x256的4x4图像。它们中的每一个都保存在内存中，因此“近”像素访问保持在同一图像对象中。只有远程操作需要访问不同的子映像

第二个选项：不要使用

CLImage

对象，而是尝试将数据保存到数组中。数组中的数据可以存储在Z顺序曲线中。这也会减少空间分布（与行顺序排序相比）

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但当然，这很大程度上取决于您的图像大小。

adreno（高通公司）与CUDA无关，删除了CUDA标签。这种依赖性非常强，事实上，它通常会降低较大图像的速度-AMD和Nvidia一样，在其CLImage 2d类型中使用这种2d策略。始终基准，看看这样的策略是否有伤害或帮助！它可能不会达到您期望的效果。我同意您总是对内存访问模式进行基准测试。但是否有任何硬数据支持“事实上，对于较大的图像，它通常会减慢速度”的说法？什么阈值决定了图像的广度？或者这只是一个假设？