如何在 OpenCV 中使用 gpu::Stream？

Posted 2023-02-21

【中文标题】如何在 OpenCV 中使用 gpu::Stream？

【英文标题】：how to use gpu::Stream in OpenCV?

【发布时间】：2013-07-24 19:10:39

【问题描述】：

OpenCV 具有封装异步调用队列的gpu::Stream 类。某些函数具有额外的 gpu::Stream 参数的重载。除了gpu-basics-similarity.cpp sample code，OpenCV 文档中几乎没有关于如何以及何时使用gpu::Stream 的信息。例如，（对我而言）不太清楚gpu::Stream::enqueueConvert 或gpu::Stream::enqueueCopy 究竟做了什么，或者如何使用gpu::Stream 作为额外的重载参数。我正在寻找gpu::Stream 的类似教程的概述。

【参考方案1】：

默认情况下，所有 gpu 模块函数都是同步的，即当前 CPU 线程被阻塞，直到操作完成。

gpu::Stream 是cudaStream_t 的包装器，允许使用异步非阻塞调用。您还可以阅读《CUDA C 编程指南》了解有关 CUDA 异步并发执行的详细信息。

大多数 gpu 模块函数都有额外的gpu::Stream 参数。如果您传递非默认流，则函数调用将是异步的，并且该调用将被添加到流命令队列中。

另外gpu::Stream 提供了在CPU<->GPU 和GPU<->GPU 之间进行异步内存传输的方法。但是CPU<->GPU 异步内存传输仅适用于页面锁定的主机内存。还有一个类gpu::CudaMem封装了这样的内存。

目前，如果将相同的操作使用不同的数据排入不同的流两次，您可能会遇到问题。某些函数使用常量或纹理 GPU 内存，下一次调用可能会在上一次调用完成之前更新内存。但是异步调用不同的操作是安全的，因为每个操作都有自己的常量缓冲区。对您持有的缓冲区进行内存复制/上传/下载/设置操作也是安全的。

这里是小样本：

// allocate page-locked memory
CudaMem host_src_pl(768, 1024, CV_8UC1, CudaMem::ALLOC_PAGE_LOCKED);
CudaMem host_dst_pl;

// get Mat header for CudaMem (no data copy)
Mat host_src = host_src_pl;

// fill mat on CPU
someCPUFunc(host_src);

GpuMat gpu_src, gpu_dst;

// create Stream object
Stream stream;

// next calls are non-blocking

// first upload data from host
stream.enqueueUpload(host_src_pl, gpu_src);
// perform blur
blur(gpu_src, gpu_dst, Size(5,5), Point(-1,-1), stream);
// download result back to host
stream.enqueueDownload(gpu_dst, host_dst_pl);

// call another CPU function in parallel with GPU
anotherCPUFunc();

// wait GPU for finish
stream.waitForCompletion();

// now you can use GPU results
Mat host_dst = host_dst_pl;

【讨论】：

谢谢！因此，在您的示例中， gpu::Stream 用于 GPU 上与 CPU 函数调用异步的函数调用。但是假设我有两个独立的功能（在 GPU 上）。我可以使用两个不同的 gpu::Stream 对象，以便这些函数在单个 GPU 上并行执行（类似于多线程）吗？

什么时候会使用多个流？

是的，您可以使用多个流。但是，正如我所说，如果您从不同的流中调用相同的函数，您可能会遇到问题。

这个有效代码如何？ host_src_pl 不会是空的吗？

stream.enqueueDownload 将为host_dst_pl 分配内存。