如何优化这个for循环的计算速度？

Question

我遇到了一个难题（至少对我而言）。在分析我的代码时，我注意到几乎所有（单核）计算时间都被下面的单个嵌套循环（图像上的双积分）耗尽了。您认为加速其计算的最佳方式是什么？

我试图将它映射到嵌套流，但我不明白如何映射多个 if 块...尝试在 GPU 上使用 OpenCL 进行映射是否更适合该问题？

ip 是一个 ImageJ ImageProcessor，它的方法 .getPixelValue(x,y) 也很耗资源。但由于它属于一个已建立的库，我想尽可能避免修改它。

变量声明：

private ImageProcessor ip = null; //This type comes from ImageJ
private double area;
private double a11, a22;
private double u1, u2;
private double v1, v2;
private double y1, y2;
private static final double HALF_SQRT2 = sqrt(2.0) / 2.0;
private static final double SQRT_TINY =
    sqrt((double)Float.intBitsToFloat((int)0x33FFFFFF));

函数：

private double contrast (
) {
    if (area < 1.0) {
        return(1.0 / SQRT_TINY);
    }
    double c = 0.0;
    final int xmin = max((int)floor(u1), 0);
    final int xmax = min((int)ceil(v1), width - 1);
    final int ymin = max((int)floor(u2), 0);
    final int ymax = min((int)ceil(v2), height - 1);
    if ((u1 < xmin) || (xmax < v1) || (u2 < ymin) || (ymax < v2)){
        return(1.0 / SQRT_TINY);
    }
    if ((xmax <= xmin) || (ymax <= ymin)) {
        return(1.0 / SQRT_TINY);
    }
    for (int y = ymin; (y <= ymax); y++) {
        final double dy = y2 - (double)y;
        final double dy2 = dy * dy;
        for (int x = xmin; (x <= xmax); x++) {
            final double dx = y1 - (double)x;
            final double dx2 = dx * dx;
            final double d = sqrt(dx2 + dy2);
            double z = a11 * dx2 + a12 * dx * dy + a22 * dy2;
            if (z < SQRT_TINY) {
                c -= ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            z = a3 / sqrt(z);
            double d0 = (1.0 - z / SQRT2) * d;
            if (d0 < -HALF_SQRT2) {
                c -= ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            if (d0 < HALF_SQRT2) {
                c += SQRT2 * d0 * ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            d0 = (1.0 - z) * d;
            if (d0 < -1.0) {
                c += ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            if (d0 < 1.0) {
                c += (1.0 - d0) * ip.getPixelValue(x, y) / 2.0;
                continue;
            }
        }
    }
    return(c / area);

Answer 1

你没有给出太多关于循环中发生了什么的信息，例如，变量是什么 'ip'。但总的来说，我建议在 for 循环范围之外实例化变量，因为使用局部变量会增加内存使用量

Answer 2

您可以尝试分而治之方法。

将图像分成 n 个部分，并行处理。但是你必须处理边界上发生的边缘情况（两部分相遇的地方）。

或者您可以开始寻找计算（离散）积分并专为并行设计的数值算法。

更新

由于您的方法被称为 contrast，我假设您正在更改图像的对比度。

图像操作可以通过卷积（如果在二维图像上执行，本质上是离散二重积分）与特定的kernel (image filter). These operations can be computed on the GPU and yield speed-ups by orders of magnitude. You can use OpenCl来编写可在多个 GPU 上执行的程序。

如何优化这个for循环的计算速度？

How to optimize the computing speed of this for loop?

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变量声明：

函数：