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我試圖寫在OpenCL的直方圖內核來計算256倉R，G，和B的直方圖。我的內核是這樣的：OpenCL的圖像直方圖
const sampler_t mSampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE |
CLK_ADDRESS_CLAMP|
CLK_FILTER_NEAREST;
__kernel void computeHistogram(read_only image2d_t input, __global int* rOutput,
__global int* gOutput, __global int* bOutput)
{
int2 coords = {get_global_id(0), get_global_id(1)};
float4 sample = read_imagef(input, mSampler, coords);
uchar rbin = floor(sample.x * 255.0f);
uchar gbin = floor(sample.y * 255.0f);
uchar bbin = floor(sample.z * 255.0f);
rOutput[rbin]++;
gOutput[gbin]++;
bOutput[bbin]++;
}
當我的2100 X 894的圖像上運行（1877400個像素）我往往只在看到或正在錄製的周圍1,870,000總價值時，我總結直方圖值對每個通道。每次都是不同的數字。我確實希望這樣做，因爲偶爾有兩個內核可能會從輸出數組中獲取相同的值並增加它，從而有效地取消一個增量操作（我假設？）。
的1,870,000輸出爲{1,1}工作組規模（這是什麼似乎得到默認設置，如果我沒有另行指定）。如果我強制像{10,6}這樣的較大的工作組大小，我會在直方圖中得到一個非常小的總和（與工作組大小的變化成正比）。這似乎很奇怪，我，但我猜會發生什麼情況是，所有的組中的工作項目的同時增加輸出數組值，所以它只是被計爲一次增量？
不管怎麼說，我讀過在OpenCL的沒有全局內存同步化，只有使用他們的__local內存本地工作組內同步化規範。由NVIDIA直方圖示例打破了直方圖工作量成一束特定大小的子問題，計算它們的局部直方圖，然後將結果合併到後一個單一的直方圖。對於任意大小的圖像來說，這看起來不會很好。我想我可以用虛擬值填充圖像數據...
作爲OpenCL的新手，我想我想知道是否有更直接的方法來做到這一點（因爲它看起來應該是一個相對簡單的方法GPGPU問題）。
謝謝！