为什么使用OpenCL下载数据比在GPU上上传要慢得多

Why the data downloading is much slower than the uploading on GPU by using OpenCL?

本文关键字：GPU OpenCL 下载 数据 为什么      更新时间：2023-10-16

我是OpenCL图像处理的初学者，我使用Win7+VS2010+OpenCL2.0+OpenCV247。我电脑中的平台是英特尔i7 CPU+NvidIA GTX760。

这是我的作品：

  1. 我使用opencv从视频中读取图像(1920*1080)，然后复制图像数据并获取数据指针。

    uchar* input_data=(uchar*)(gray_image->imageData);

  2. 然后我想在GPU上做一些卷积和其他图像处理工作，所以我使用OpenCL将这些数据(input_data)上传到之前创建的设备内存(cl_input_data)。上传步骤大约需要0.2ms，速度很快。

    clEnqueueWriteBuffer(queue, cl_input_data, 1,
0, ROI_size*sizeof(cl_uchar), (void*)input_data, 0, 0, NULL);

  3. 主要的处理工作在几个内核上，每个内核的处理时间不到0.1ms，这都很正常。

    clEnqueueNDRangeKernel( queue,kernel_box,2,NULL,global_work_size,local_work_size, 0,NULL, NULL);

  4. 经过所有处理后，我想将GPU内存(cl_output_data)下载到主机(output_data！这比数据上传步骤慢了将近27倍！

    clEnqueueReadBuffer( queue,cl_output_data,CL_TRUE,0,ROI_size * sizeof(char),(void*) output_data,0, NULL, NULL );

所以，我只是想知道，既然我使用了相同的设备，数据大小完全相同，为什么上传和下载数据的时间如此不同？

哦，顺便说一下，我使用的时间测试工具是QueryPerformanceFrequency(&m_Frequency)；

谢谢！

我记得，clEnqueueNDRangeKernel是异步调用。它将在不与设备同步的情况下返回控制。所以，当您测量clEnqueueNDRangeKernel的时间时，它只是启动的时间，而不是处理的时间。clEnqueueReadBuffer强制设备同步并等待，直到所有先前的内核调用都将完成。因此，5.5毫秒包括内核执行时间。

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