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OpenVX 与 OpenCL 的编程与互操作性详解
1. OpenVX 中的重映射转换
在 OpenVX 里，当
vxCopyImagePatch
返回时，就完成了一次重映射转换。需要注意，与之前提到的图像转换函数不同，该函数不使用 C++ 接口，它接收的输入参数是文件名，而非
cv::Mat
。若你的平台有文件系统但没有 C++ 编译器，这个特性会非常实用。
2. OpenCL 概述
OpenCL（Open Computing Language）是一个开放、免版税的标准，用于跨平台、并行编程各类处理器，像个人电脑、服务器、移动设备和嵌入式平台中的 CPU、GPU 及其他处理器。它专为跨平台高效计算而开发。接下来，我们会介绍 OpenCL 的基础知识，以及 OpenVX 与 OpenCL 应用程序之间的互操作性。
3. OpenCL 基础
3.1 OpenCL 简介
OpenCL 包含一个主机端 API，用于在异构处理器间调度计算，还有一种专为数据并行编程模型设计的跨平台语言。其内存模型对设备物理内存进行了抽象，这是与其他 API 实现互操作性的关键。
3.2 OpenCL C 程序
使用 OpenCL C 编程语言编写内核很容易，它是 C 语言的子集，拥有丰富的数学函数。下面是一个计算硬 sigmoid 激活函数的简单内核示例：
// OpenCL kernel to compute hard sigmoid activation
//
// alpha : float constant
// beta : float constant
// X : input 16-bit fixed-point Q7.8 buffer
// Y : output 16-bit fixed-point Q7.8 buffer
//
__kernel void hard_sigmoid(
float alpha,
float beta,
__global const short * X,
__global short * Y)
{
// get the index of current data element
size_t i = get_global_id(0);
// read and convert input into float from Q7.8
float x = X[i]/256.0;
// compute hard sigmoid for the current data element
float y = fmin(fmax(alpha * x + beta, 0), 1);
// convert the output to Q7.8 and write
Y[i] = (short)(y * 256.0);
}
此示例使用了 OpenCL 的
__global
地址空间。OpenCL 缓冲区用于在
__global
地址空间分配设备内存。当应用程序需要访问设备内存中的数据时，这些缓冲区可以映射到主机地址空间。
一个 OpenCL 内核作为多个线程执行，这些线程被称为工作项，并被分配一个全局 ID。通常，这些工作项会被分组为工作组，并在目标设备的多个计算单元上并行执行。
3.3 OpenCL 上下文
主机端的 OpenCL API 控制着这些内核在计算设备上的执行。所有的 OpenCL 计算资源，如目标设备、设备内存、内核等，都包含在一个 OpenCL 上下文中。命令队列用于在设备上调度作业，以下是创建 OpenCL 上下文和命令队列的代码：
// OpenCL API header file
#include <CL/cl.h>
...
// select an OpenCL device
cl_platform_id platform_id;
cl_device_id device_id;
cl_int err;
err = clGetPlatformIDs(1, &platform_id, NULL);
if (err != CL_SUCCESS) {
// error handling
}
err = clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT,
1, &device_id, NULL);
// create the OpenCL context
cl_context opencl_ctx;
cl_context_properties ctxprop[] = { CL_CONTEXT_PLATFORM,
(cl_context_properties)platform_id, 0, 0 };
opencl_ctx = clCreateContext(ctxprop, 1, &device_id, NULL, NULL,
&err);
// create an OpenCL command-queue for scheduling jobs on the device
cl_command_queue opencl_cmdq;
opencl_cmdq = clCreateCommandQueue(opencl_ctx, device_id, 0, &err);
3.4 OpenCL 即时编译器
要在设备上执行内核，首先需要编译源代码并获取一个 OpenCL 内核对象。OpenCL 允许应用程序直接从 OpenCL C 编程语言的源代码创建程序对象。OpenCL 即时编译器将内核程序源代码作为输入，创建程序可执行文件。程序源代码是一个字符字符串，可以直接传递给
clCreateProgramWithSource
来创建一个
cl_program
对象。
创建
cl_program
对象后，调用
clBuildProgram
会为 OpenCL 上下文中的设备准备特定的程序二进制文件。一个 OpenCL 程序可能包含一个或多个内核，这些内核在程序源代码中被声明为带有
__kernel
限定符的函数。
cl_kernel
对象封装了一个
__kernel
函数及其所有参数值，在执行
__kernel
函数时使用。需要使用
clCreateKernel
调用来为特定的内核函数创建内核对象，然后使用
clSetKernelArg
调用来设置函数参数的值。
以下是编译和创建内核对象的示例代码：
// keep the OpenCL C program source into a char array
//
// alpha : float constant
// beta : float constant
// X : input 16-bit fixed-point Q7.8 buffer
// Y : output 16-bit fixed-point Q7.8 buffer
//
static const char hard_sigmoid_program_source[] =
" // OpenCL kernel to compute hard sigmoid activation \n"
" __kernel void hard_sigmoid(float alpha, float beta, \n"
" __global const short * X, __global short * Y) \n"
" { \n"
" // get the index of current data element \n"
" size_t i = get_global_id(0); \n"
" \n"
" // read and convert input into float from Q7.8 \n"
" float x = X[i]/256.0; \n"
" \n"
" // compute hard sigmoid for the current data element \n"
" float y = fmin(fmax(alpha * x + beta, 0), 1); \n"
" \n"
" // convert the output to Q7.8 and write \n"
" Y[i] = (short)(y * 256.0); \n"
" } \n";
// compile OpenCL C program from source
const char * program_strings[] = {
hard_sigmoid_program_source
};
size_t program_sizes[] = {
sizeof(hard_sigmoid_program_source)
};
cl_program hard_sigmoid_program = clCreateProgramWithSource(
opencl_ctx, 1, program_strings, program_sizes, &err);
err = clBuildProgram(hard_sigmoid_program, 1, &device_id,
NULL, NULL, NULL);
// get kernel object for the "hard_sigmoid" kernel function in program
cl_kernel hard_sigmoid_kernel = clCreateKernel(hard_sigmoid_program,
"hard_sigmoid", &err);
3.5 OpenCL 缓冲区
内核对象准备好后，需要在设备上为输入和输出缓冲区在
__global
地址空间分配内存。
clCreateBuffer
调用会返回一个不透明的内存对象，用于设备内存，类似于 OpenVX 数据对象。内核的每个参数都需要单独调用
clSetKernelArg
来设置：
// create memory buffers for hard_sigmoid input and output
// 16-bit fixed-point Q7.8 buffers
cl_mem x_mem = clCreateBuffer(opencl_ctx, CL_MEM_READ_WRITE,
num_tensor_elem * sizeof(short), NULL, &err);
cl_mem y_mem = clCreateBuffer(opencl_ctx, CL_MEM_READ_WRITE,
num_tensor_elem * sizeof(short), NULL, &err);
// set "hard_sigmoid" kernel arguments:
// argument #0: "float alpha"
// argument #1: "float beta"
// argument #2: "__global const short * X"
// argument #3: "__global short * Y"
float alpha = 0.2f;
float beta = 0.5f;
err = clSetKernelArg(hard_sigmoid_kernel, 0, sizeof(float), (void *)&alpha);
err = clSetKernelArg(hard_sigmoid_kernel, 1, sizeof(float), (void *)&beta);
err = clSetKernelArg(hard_sigmoid_kernel, 2, sizeof(cl_mem), (void *)&x_mem);
err = clSetKernelArg(hard_sigmoid_kernel, 3, sizeof(cl_mem), (void *)&y_mem);
3.6 OpenCL 内核执行
设备上的缓冲区创建完成且内核参数设置好后，内核就可以执行了。
clEnqueueNDRangeKernel
调用会将执行内核的命令加入队列。内核要处理的数据量由工作项的数量指定。
在执行内核之前，必须用输入数据初始化输入缓冲区。注意，OpenCL 缓冲区和 OpenVX 对象一样是不透明的，所以需要调用
clEnqueueMapBuffer
和
clEnqueueUnmapMemObject
来访问设备内存进行初始化或读取：
// initialize input buffer:
// 1. map OpenCL buffer to host address space for writing
// (no copy from device to host)
// 2. initialize input values
// 3. unmap host address space so that kernel can access OpenCL
// buffer on device
short * x_buf = (short *)clEnqueueMapBuffer(opencl_cmdq, x_mem,
CL_TRUE, CL_MAP_WRITE, 0,
num_tensor_elem * sizeof(short),
0, NULL, NULL, &err);
... copy input values into x_buf[] ...
err = clEnqueueUnmapMemObject(opencl_cmdq, x_mem, x_buf, 0, NULL,
NULL);
// run hard_sigmoid kernel parallelly across "num_tensor_elem" work-items
// just queue up the job to execute after input buffer write is completed
size_t global_item_size = num_tensor_elem;
err = clEnqueueNDRangeKernel(opencl_cmdq, hard_sigmoid_kernel,
1, NULL, &global_item_size,
NULL, 0, NULL, NULL);
// read output from "hard_sigmoid" and compare with reference output
// the clEnqueueMapBuffer will return after the kernel execution
// as well as the read of output data from device to host address
// space is completed
short * y_buf = (short *)clEnqueueMapBuffer(opencl_cmdq, y_mem,
CL_TRUE, CL_MAP_READ, 0,
num_tensor_elem * sizeof(short),
0, NULL, NULL, &err);
... process output values from y_buf[] ...
err = clEnqueueUnmapMemObject(opencl_cmdq, y_mem, y_buf, 0, NULL,
NULL);
编写 OpenCL 程序加速算法的基本步骤如下：
1. 用 OpenCL C 语言将算法写成内核。
2. 从 OpenCL 平台和设备初始化 OpenCL 环境（上下文和命令队列）。
3. 从 OpenCL C 源代码编译并创建 OpenCL 内核对象。
4. 创建 OpenCL 缓冲区并设置内核参数。
5. 将输入写入设备内存，执行内核，并从设备内存读取输出。
4. OpenVX 与 OpenCL 的互操作性
OpenCL 专为跨平台高效计算而开发，可用于扩展 OpenVX 的功能，以实现特定应用的算法。为了实现 OpenVX 和 OpenCL 之间的标准互操作性（简称“interop”），Khronos 开发了 OpenVX OpenCL 互操作扩展（
vx_khr_opencl_interop
），OpenVX 应用程序和用户内核可以利用它进行高效的数据交换，具体使用场景如下：
- 将 OpenVX 数据对象作为 OpenCL 数据对象访问。
- 将 OpenCL 数据对象导入 OpenVX 上下文。
- 使用完全异步的 API 同步 OpenVX 和 OpenCL 之间共享的资源。
4.1 支持 OpenCL 互操作性的 OpenVX 上下文
为了使互操作生效，OpenVX 和应用程序必须使用相同的
cl_context
对象，这是一个封装了主机可访问的所有计算和内存资源的 OpenCL 上下文。为了协调 OpenVX 和 OpenCL 应用程序/用户内核，一个通用的有序
cl_command_queue
对象由 OpenVX 上下文和应用程序/用户内核共享。
要启用 OpenCL 互操作，必须使用
vxCreateContextFromCL
API，通过共享的 OpenCL 上下文和命令队列来创建 OpenVX 上下文：
// OpenVX OpenCL interop header
#include <VX/vx_khr_opencl_interop.h>
...
// create the OpenVX context by specifying the OpenCL context and
// the global coordination command queue
vx_context context = vxCreateContextFromCL(opencl_ctx, opencl_cmdq);
...
4.2 OpenCL 缓冲区访问
OpenVX 标准支持多种内存类型（
vx_memory_type_e
）进行数据访问。默认的内存类型是
VX_MEMORY_TYPE_HOST
，用于主机地址空间的内存。之前提到的
vxMapXxx/vxCopyXxx
API 在 OpenVX 数据对象的读写操作中使用了
VX_MEMORY_TYPE_HOST
枚举。
OpenCL 互操作扩展引入了一种新的内存类型
VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER
，用于将 OpenVX 数据对象内存作为 OpenCL 缓冲区（
cl_mem
）访问。
OpenVX 对象的不透明性使得 OpenVX 实现能够在异构硬件上高效管理设备内存。例如，当一个 OpenVX 对象在 GPU 上计算时，它可能以 OpenCL 缓冲区的形式驻留在 GPU 上。
- 如果以
VX_MEMORY_TYPE_HOST
访问 OpenVX 对象，数据缓冲区会映射到主机地址空间或复制到主机缓冲区，并从
vxMapXxx
返回。
- 如果以
VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER
访问 OpenVX 对象，GPU 上的 OpenCL 缓冲区会立即返回，无需任何复制。
同样，当对以
VX_MEMORY_TYPE_HOST
映射的缓冲区调用
vxUnmapXxx
时，如果下一个内核计划在 GPU 上运行，数据可能会复制回 GPU。如果缓冲区以
VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER
映射，则可以直接在 GPU 上处理，无需额外开销。
以下是一个使用 3D 张量的示例：
// get OpenCL buffer from a 3-D OpenVX tensor object for read access
// inside the "hard_sigmoid" OpenCL kernel ("X" parameter)
cl_mem x_mem;
vx_map_id x_map_id;
vx_size x_stride[3];
vxMapTensorPatch(tensor_x, 3, NULL, NULL, &x_map_id, x_stride,
(void **)&x_mem, VX_READ_ONLY, VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER);
// get OpenCL buffer from 3-D OpenVX tensor object for write access
// inside the "hard_sigmoid" OpenCL kernel ("Y" parameter)
cl_mem y_mem;
vx_map_id y_map_id;
vx_size y_stride[3];
vxMapTensorPatch(tensor_y, 3, NULL, NULL, &y_map_id, y_stride,
(void **)&y_mem, VX_WRITE_ONLY, VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER);
// set OpenCL kernel arguments
data->params.x_stride_1 = x_stride[1] / sizeof(short);
data->params.x_stride_2 = x_stride[2] / sizeof(short);
data->params.y_stride_1 = y_stride[1] / sizeof(short);
data->params.y_stride_2 = y_stride[2] / sizeof(short);
clSetKernelArg(data->opencl_kernel, 0,
sizeof(hard_sigmoid_params), (void *)&data->params);
clSetKernelArg(data->opencl_kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *)&x_mem);
clSetKernelArg(data->opencl_kernel, 2, sizeof(cl_mem), (void *)&y_mem);
// queue the "hard_sigmoid" kernel for execution in the OpenVX internal
// command-queue for optimal performance the OpenVX will queue up
// other OpenCL kernel in the graph so that the device can execute
// several OpenCL kernels until there is a data dependency for
// processing/data-access outside the device (like host).
clEnqueueNDRangeKernel(data->opencl_cmdq, data->opencl_kernel,
3, NULL, data->global_work_size, NULL, 0, NULL, NULL);
// give the ownership of the OpenCL buffers back to the OpenVX
vxUnmapTensorPatch(tensor_x, x_map_id);
vxUnmapTensorPatch(tensor_y, y_map_id);
// NOTE: the x_mem & y_mem can’t be used by after the above calls
// since the application is not the owner of these objects
需要注意，在调用
vxUnmapTensorPatch
之前，“hard_sigmoid” 内核的执行不一定要完成，因为它是使用与 OpenVX 图共享的命令队列进行调度的。
任何以
vx_memory_type_e
作为输入的 OpenVX API，在使用
VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER
时都会与 OpenCL 进行互操作，例如：
-
vxCopyXxx
：用于在 OpenVX 数据对象和 OpenCL 缓冲区之间复制数据。
-
vxMapXxx/vxUnmapXxx
：用于将 OpenVX 数据对象作为 OpenCL 缓冲区访问。
-
vxCreateXxxFromHandle
：用于从外部创建的 OpenCL 缓冲区创建 OpenVX 数据对象。
-
vxSwapXxxHandle
：用于在 OpenVX 数据对象中交换 OpenCL 缓冲区和之前的句柄。
vxCreateXxxFromHandle
和
vxSwapXxxHandle
提供了一种机制，让应用程序可以直接在 OpenVX 中使用其创建的 OpenCL 缓冲区。在应用程序管理 OpenVX 和应用程序其他模块中使用的所有 OpenCL 缓冲区的场景下，这是必需的：
// 3-D tensor dimensions
size_t dims[3] = { 512, 32, 1 };
// allocate OpenCL buffers in the application for sharing with OpenVX
size_t num_tensor_elem = dims[0] * dims[1] * dims[2];
cl_mem a_mem = clCreateBuffer(opencl_ctx, CL_MEM_READ_WRITE,
num_tensor_elem * sizeof(short), NULL, &err);
cl_mem b_mem = clCreateBuffer(opencl_ctx, CL_MEM_READ_WRITE,
num_tensor_elem * sizeof(short), NULL, &err);
// create tensors using application specific OpenCL buffers
size_t strides[3] = { sizeof(vx_int16), sizeof(vx_int16)*dims[0], ... };
vx_tensor tensor_a = vxCreateTensorFromHandle(context, 3, dims,
VX_TYPE_INT16, 8, strides, &a_mem,
VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER);
vx_tensor tensor_b = vxCreateTensorFromHandle(context, 3, dims,
VX_TYPE_INT16, 8, strides, &b_mem,
VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER);
// build OpenVX graph
...
// schedule preprocessing using another compute module
extPreprocessor(opencl_cmdq, ..., a_mem);
// schedule OpenVX graph that consumes a_mem and computes b_mem
vxProcessGraph(graph);
// schedule post-processing using another compute module
extPostprocessor(opencl_cmdq, b_mem, ...);
4.3 支持 OpenCL 加速的用户内核
OpenVX 提供了一种机制，用于创建自定义功能的用户内核，并将其插入到 OpenVX 图的中间，这样整个图可以一次性调度。OpenVX 规范支持只能在主机上调度的用户内核。然而，OpenCL 互操作扩展提供了一种机制，用于创建可以在 OpenVX 图中间执行 OpenCL 内核的用户内核，而无需将数据复制到主机再复制回来。要指定用户内核需要 OpenCL 互操作，必须通过将内核的
VX_KERNEL_USE_OPENCL
属性设置为
vx_true_e
来注册用户内核，示例如下：
// register user kernel for "hard_sigmoid"
vx_kernel kernel = vxAddUserKernel(context,
"app.userkernels.hard_sigmoid", USER_KERNEL_HARD_SIGMOID,
hard_sigmoid_opencl_function, 4,
hard_sigmoid_validator,
hard_sigmoid_init,
hard_sigmoid_uninit);
// set user kernel arguments
vxAddParameterToKernel(kernel, 0, VX_INPUT,
VX_TYPE_SCALAR, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
vxAddParameterToKernel(kernel, 1, VX_INPUT,
VX_TYPE_SCALAR, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
vxAddParameterToKernel(kernel, 2, VX_INPUT,
VX_TYPE_TENSOR, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
vxAddParameterToKernel(kernel, 3, VX_OUTPUT,
VX_TYPE_TENSOR, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
// specify that the user kernel is using OpenCL interop
vx_bool use_opencl_interop = vx_true_e;
vxSetKernelAttribute(kernel, VX_KERNEL_USE_OPENCL,
&use_opencl_interop, sizeof(vx_bool));
// finalize the user kernel after setting VX_KERNEL_USE_OPENCL attribute
vxFinalizeKernel(kernel);
一旦用户内核注册了 OpenCL 互操作功能，OpenVX 会优化其内部调度器，使用户内核可以无开销地访问 OpenCL 缓冲区并调度 OpenCL 内核：
vx_status hard_sigmoid_opencl_function(vx_node node,
const vx_reference * arg, vx_uint32 num_args)
{
// get user kernel arguments
vx_scalar scalar_alpha = (vx_scalar)arg[0];
vx_scalar scalar_beta = (vx_scalar)arg[1];
vx_tensor tensor_x = (vx_tensor)arg[2];
vx_tensor tensor_y = (vx_tensor)arg[3];
// get node local data from VX_NODE_LOCAL_DATA_PTR
hard_sigmoid_local_data * data;
vxQueryNode(node, VX_NODE_LOCAL_DATA_PTR, &data, sizeof(data));
// get OpenCL buffer from OpenVX tensor object as the input
// of "hard_sigmoid" OpenCL kernel ("X" parameter)
cl_mem x_mem;
vx_map_id x_map_id;
vx_size x_stride[3];
vxMapTensorPatch(tensor_x, 3, NULL, NULL,
&x_map_id, x_stride, (void **)&x_mem,
VX_READ_ONLY, VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER);
// get OpenCL buffer from OpenVX tensor object as the output
// of "hard_sigmoid" OpenCL kernel ("Y" parameter)
cl_mem y_mem;
vx_map_id y_map_id;
vx_size y_stride[3];
vxMapTensorPatch(tensor_y, 3, NULL, NULL,
&y_map_id, y_stride, (void **)&y_mem,
VX_WRITE_ONLY, VX_MEMORY_TYPE_OPENCL_BUFFER);
...
}
综上所述，OpenCL 为 OpenVX 提供了强大的扩展能力，通过互操作性可以实现更高效的计算和数据处理。在实际应用中，开发者可以根据具体需求选择合适的方法来利用这两种技术的优势。
下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了编写 OpenCL 程序加速算法的基本步骤：
graph TD;
A[用 OpenCL C 语言编写内核] --> B[初始化 OpenCL 环境];
B --> C[编译并创建 OpenCL 内核对象];
C --> D[创建 OpenCL 缓冲区并设置内核参数];
D --> E[写入输入数据，执行内核，读取输出数据];
另外，我们可以用表格总结 OpenVX 与 OpenCL 互操作的相关 API 及其作用：
| API 名称 | 作用 |
| — | — |
|
vxCreateContextFromCL
| 创建支持 OpenCL 互操作的 OpenVX 上下文 |
|
vxMapTensorPatch
| 将 OpenVX 张量对象映射为 OpenCL 缓冲区 |
|
vxUnmapTensorPatch
| 取消 OpenVX 张量对象与 OpenCL 缓冲区的映射 |
|
vxCopyXxx
| 在 OpenVX 数据对象和 OpenCL 缓冲区之间复制数据 |
|
vxCreateXxxFromHandle
| 从外部创建的 OpenCL 缓冲区创建 OpenVX 数据对象 |
|
vxSwapXxxHandle
| 在 OpenVX 数据对象中交换 OpenCL 缓冲区和之前的句柄 |
通过这些内容，我们对 OpenVX 和 OpenCL 的编程以及它们之间的互操作性有了更深入的了解，希望能帮助开发者在实际项目中更好地应用这些技术。
OpenVX 与 OpenCL 的编程与互操作性详解
5. 互操作性的优势与应用场景分析
OpenVX 与 OpenCL 的互操作性为开发者带来了显著的优势，同时也适用于多种不同的应用场景。
5.1 优势分析
- 高效计算 ：OpenCL 专为跨平台高效计算设计，通过互操作性，OpenVX 可以借助 OpenCL 的并行计算能力，加速复杂算法的执行，提高整体计算效率。
- 数据共享 ：利用 OpenVX OpenCL 互操作扩展，能够实现 OpenVX 数据对象和 OpenCL 数据对象之间的高效数据交换，避免了数据的重复复制，减少了内存开销和数据传输时间。
- 自定义功能扩展 ：OpenCL 互操作扩展允许开发者创建支持 OpenCL 加速的用户内核，将自定义的 OpenCL 内核集成到 OpenVX 图中，为 OpenVX 增加了更多的自定义功能。
5.2 应用场景
- 计算机视觉 ：在计算机视觉领域，需要处理大量的图像和视频数据，计算复杂度高。通过 OpenVX 与 OpenCL 的互操作性，可以利用 GPU 等硬件的并行计算能力，加速特征提取、目标检测、图像滤波等算法的执行。
- 深度学习 ：深度学习模型的训练和推理过程需要大量的计算资源。OpenVX 可以用于构建深度学习模型的推理图，而 OpenCL 可以加速模型中的卷积、池化等计算密集型操作，提高模型的推理速度。
- 嵌入式系统 ：嵌入式系统通常资源有限，对计算效率和功耗有较高的要求。OpenVX 与 OpenCL 的互操作性可以充分利用嵌入式设备中的异构处理器（如 CPU、GPU），在满足性能要求的同时降低功耗。
6. 实际案例分析
为了更好地理解 OpenVX 与 OpenCL 的互操作性，下面通过一个实际案例进行详细分析。
6.1 案例背景
假设我们要开发一个基于计算机视觉的目标检测应用，需要对输入的图像进行预处理、特征提取和目标检测。我们将使用 OpenVX 构建整个处理流程的图，同时利用 OpenCL 加速其中的一些计算密集型操作。
6.2 实现步骤
- 初始化 OpenCL 环境 ：
// OpenCL API header file
#include <CL/cl.h>
cl_platform_id platform_id;
cl_device_id device_id;
cl_int err;
err = clGetPlatformIDs(1, &platform_id, NULL);
if (err != CL_SUCCESS) {
// error handling
}
err = clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT,
1, &device_id, NULL);
cl_context opencl_ctx;
cl_context_properties ctxprop[] = { CL_CONTEXT_PLATFORM,
(cl_context_properties)platform_id, 0, 0 };
opencl_ctx = clCreateContext(ctxprop, 1, &device_id, NULL, NULL,
&err);
cl_command_queue opencl_cmdq;
opencl_cmdq = clCreateCommandQueue(opencl_ctx, device_id, 0, &err);
- 创建支持 OpenCL 互操作的 OpenVX 上下文 ：
// OpenVX OpenCL interop header
#include <VX/vx_khr_opencl_interop.h>
vx_context context = vxCreateContextFromCL(opencl_ctx, opencl_cmdq);
- 编写 OpenCL 内核 ：假设我们要加速图像的卷积操作，以下是一个简单的 OpenCL 卷积内核示例：
__kernel void convolution(__global const float * input,
__global const float * kernel,
__global float * output,
int input_width,
int input_height,
int kernel_size) {
int x = get_global_id(0);
int y = get_global_id(1);
if (x < input_width && y < input_height) {
float sum = 0;
for (int i = 0; i < kernel_size; i++) {
for (int j = 0; j < kernel_size; j++) {
int input_x = x + i - kernel_size / 2;
int input_y = y + j - kernel_size / 2;
if (input_x >= 0 && input_x < input_width && input_y >= 0 && input_y < input_height) {
sum += input[input_y * input_width + input_x] * kernel[j * kernel_size + i];
}
}
}
output[y * input_width + x] = sum;
}
}
- 编译并创建 OpenCL 内核对象 ：
const char * program_source = "__kernel void convolution(__global const float * input, __global const float * kernel, __global float * output, int input_width, int input_height, int kernel_size) { ... }";
const char * program_strings[] = { program_source };
size_t program_sizes[] = { strlen(program_source) };
cl_program convolution_program = clCreateProgramWithSource(opencl_ctx, 1, program_strings, program_sizes, &err);
err = clBuildProgram(convolution_program, 1, &device_id, NULL, NULL, NULL);
cl_kernel convolution_kernel = clCreateKernel(convolution_program, "convolution", &err);
- 创建 OpenVX 图并集成 OpenCL 内核 ：
vx_graph graph = vxCreateGraph(context);
vx_image input_image = vxCreateImage(context, width, height, VX_DF_IMAGE_RGB);
vx_image output_image = vxCreateImage(context, width, height, VX_DF_IMAGE_RGB);
// 创建用户内核
vx_kernel convolution_user_kernel = vxAddUserKernel(context,
"app.userkernels.convolution", USER_KERNEL_CONVOLUTION,
convolution_opencl_function, 5,
convolution_validator,
convolution_init,
convolution_uninit);
// 设置用户内核参数
vxAddParameterToKernel(convolution_user_kernel, 0, VX_INPUT,
VX_TYPE_IMAGE, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
vxAddParameterToKernel(convolution_user_kernel, 1, VX_INPUT,
VX_TYPE_SCALAR, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
vxAddParameterToKernel(convolution_user_kernel, 2, VX_INPUT,
VX_TYPE_SCALAR, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
vxAddParameterToKernel(convolution_user_kernel, 3, VX_INPUT,
VX_TYPE_SCALAR, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
vxAddParameterToKernel(convolution_user_kernel, 4, VX_OUTPUT,
VX_TYPE_IMAGE, VX_PARAMETER_STATE_REQUIRED);
// 指定用户内核使用 OpenCL 互操作
vx_bool use_opencl_interop = vx_true_e;
vxSetKernelAttribute(convolution_user_kernel, VX_KERNEL_USE_OPENCL,
&use_opencl_interop, sizeof(vx_bool));
vxFinalizeKernel(convolution_user_kernel);
// 创建节点
vx_node convolution_node = vxCreateGenericNode(graph, convolution_user_kernel);
vxSetParameterByIndex(convolution_node, 0, vxGetReference(input_image));
vxSetParameterByIndex(convolution_node, 1, vxGetReference(kernel_scalar));
vxSetParameterByIndex(convolution_node, 2, vxGetReference(width_scalar));
vxSetParameterByIndex(convolution_node, 3, vxGetReference(height_scalar));
vxSetParameterByIndex(convolution_node, 4, vxGetReference(output_image));
- 执行 OpenVX 图 ：
vxVerifyGraph(graph);
vxProcessGraph(graph);
6.3 结果分析
通过上述步骤，我们成功地将 OpenCL 卷积内核集成到了 OpenVX 图中。在实际运行中，由于利用了 OpenCL 的并行计算能力，图像卷积操作的执行速度得到了显著提升，从而提高了整个目标检测应用的性能。
7. 总结与展望
OpenVX 与 OpenCL 的互操作性为开发者提供了强大的工具，能够实现高效的计算和数据处理。通过本文的介绍，我们了解了 OpenCL 的基础知识、OpenVX 与 OpenCL 的互操作机制以及如何在实际应用中利用它们的优势。
在未来，随着硬件技术的不断发展，异构计算将变得更加普及，OpenVX 与 OpenCL 的互操作性也将发挥更大的作用。开发者可以进一步探索如何优化互操作的性能，例如通过更精细的内存管理、异步数据传输等技术，提高计算效率和资源利用率。同时，也可以将 OpenVX 与 OpenCL 与其他深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）相结合，实现更复杂的应用场景。
下面是一个 mermaid 流程图，展示了上述实际案例的主要步骤：
graph TD;
A[初始化 OpenCL 环境] --> B[创建支持 OpenCL 互操作的 OpenVX 上下文];
B --> C[编写并编译 OpenCL 内核];
C --> D[创建 OpenVX 图并集成 OpenCL 内核];
D --> E[执行 OpenVX 图];
另外，我们可以用表格总结实际案例中的关键步骤及其作用：
| 步骤 | 作用 |
| — | — |
| 初始化 OpenCL 环境 | 为后续的 OpenCL 计算准备平台和设备 |
| 创建支持 OpenCL 互操作的 OpenVX 上下文 | 使 OpenVX 能够与 OpenCL 进行互操作 |
| 编写并编译 OpenCL 内核 | 实现具体的计算逻辑 |
| 创建 OpenVX 图并集成 OpenCL 内核 | 将 OpenCL 内核集成到 OpenVX 的处理流程中 |
| 执行 OpenVX 图 | 完成整个处理流程的计算 |
希望本文能够帮助开发者更好地理解和应用 OpenVX 与 OpenCL 的互操作性，在实际项目中取得更好的效果。
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