如何使用OpenCL处理GPU内存过大的图像

Question

因此，在OpenCL中编写内核非常简单，只需要少量输入Image3D输出一些输出Image3D并对它们执行一些操作即可。只要所有输入和输出图像都适合GPU内存，就很容易。现在通常情况并非如此，因为随着您的分辨率的提高，Image3D的规模不断扩大。 因此，给定一个内核可以让我们说4个输入图像和3个输出图像，那么在适合GPU的区块中处理它们的最佳选择是什么。是否有自动流式传输/缓冲的形式？

最佳这里是指：1）快速，2）小用户编写的代码（两个）

Answer 1

一个很好的组合你会解决这个问题的3D图像则解决了2D图像相同的方式：使用瓷砖。当你没有足够的RAM用于大图像时，Photoshop做了这个工作;它会从磁盘中引入磁贴，处理它们，然后写出结果。遍历图像。对于3D，您可以使用适合GPU进行处理的3D贴图（小立方体）。

根据要完成的图像处理类型，图块引擎可能很简单也可能很复杂。此外，一些算法（如递归高斯模糊）需要访问所有源像素，因此您可能需要存储中间结果，加载更多的图块，并运行更多的内核以在整个图块集合中工作。