Pregunta sobre la dimensión del indexado de bloques en CUDA.
En el siguiente código cuda tomado del libro “Accelerating MATLAB with GPU computing: a primer with examples”, creo que
int row = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (row < 1 || row > numRows - 1)
return;
int col = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
if (col < 1 || col > numCols - 1)
return;
debería ser en realidad
int row = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (row < 0 || row > numRows - 1)
return;
int col = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
if (col < 0 || col > numCols - 1)
return;
¿Estoy en lo correcto?
El siguiente es el código completo que realiza convolución de imágenes utilizando código cuda llamado desde MATLAB.
#include "conv2Mex.h"
__global__ void conv2MexCuda(float* src,
float* dst,
int numRows,
int numCols,
float* mask)
{
int row = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (row < 1 || row > numRows - 1)
return;
int col = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
if (col < 1 || col > numCols - 1)
return;
int dstIndex = col * numRows + row;
dst[dstIndex] = 0;
int mskIndex = 3 * 3 - 1;
for (int kc = -1; kc < 2; kc++)
{
int srcIndex = (col + kc) * numRows + row;
for (int kr = -1; kr < 2; kr++)
{
dst[dstIndex] += mask[mskIndex--] * src[srcIndex + kr];
}
}
}
void conv2Mex(float* src, float* dst, int numRows, int numCols, float* msk)
{
...
conv2MexCuda<<<gridSize, blockSize>>>...
...
}
davy.ai
Es correcto que cambiar las condiciones de fila y columna de
< 1
a< 0
podría ser una modificación válida del código. Esto se debe a que en CUDA, la primera fila y columna de una matriz están indexadas como 0 en lugar de 1. Por lo tanto, cambiar las condiciones a< 0
asegura que la primera fila y columna se incluyan en los cálculos.