[转]OpenGL与CUDA互操作方式总结
一、介绍
CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台,对于提升并行任务的效率非常有帮助。本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染,但是在数据处理方面比较慢,导致帧率一直上不来。于是就尝试把计算工作分解成小的任务,使用核函数在CUDA中加速计算。对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过,这次在实施时趟了不少的坑。在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式。
二、基本操作流程
OpenGL与CUDA互操作可以分成两种,一种是OpenGL将Buffer对象注册到CUDA中去,供CUDA读写操作,然后再在OpenGL中使用。一般这种情况下注册的是VBO和PBO,VBO一般用于存储顶点坐标、索引等数据;PBO则一般用于存储图像数据,因此称作Pixel Buffer Object。另一种是OpenGL将Texture对象注册到CUDA中去,经CUDA处理后得到纹理内容,然后在OpenGL中渲染出来。不过不管是哪一种互操作类型,其操作流程是一致的:
- 在OpenGL里面初始化Buffer Object
- 在CUDA中注册OpenGL中的Buffer Object
- CUDA锁定资源,获取操作资源的指针,在CUDA核函数中进行处理
- CUDA释放资源,在OpenGL中使用Buffer Object
下面就以代码为例,讲讲两种方式的异同:
(1)OpenGL PBO/VBO在CUDA中的使用
// 初始化Buffer Object
//vertex array object
glGenVertexArrays(, &this->VAO);
//Create vertex buffer object
glGenBuffers(, this->VBO);
//Create Element Buffer Objects
glGenBuffers(, &this->EBO); //Bind the Vertex Array Object first, then bind and set vertex buffer(s) and attribute pointer(s).
glBindVertexArray(this->VAO); // 绑定VBO后即在CUDA中注册Buffer Object
glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, this->VBO[]);
glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(*this->malla)*this->numPoints, this->malla, GL_DYNAMIC_COPY);
cudaGraphicsGLRegisterBuffer(&this->cudaResourceBuf[], this->VBO[], cudaGraphicsRegisterFlagsNone); glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, this->VBO[]);
glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(*this->malla)*this->numPoints, this->malla, GL_DYNAMIC_COPY);
cudaGraphicsGLRegisterBuffer(&this->cudaResourceBuf[], this->VBO[], cudaGraphicsRegisterFlagsNone); // 在CUDA中映射资源,锁定资源
cudaGraphicsMapResources(, &this->cudaResourceBuf[], );
cudaGraphicsMapResources(, &this->cudaResourceBuf[], ); point *devicePoints1;
point *devicePoints2;
size_t size = sizeof(*this->malla)*this->numPoints;
// 获取操作资源的指针,以便在CUDA核函数中使用
cudaGraphicsResourceGetMappedPointer((void **)&devicePoints1, &size, this->cudaResourceBuf[]);
cudaGraphicsResourceGetMappedPointer((void **)&devicePoints2, &size, this->cudaResourceBuf[]);
// execute kernel
dim3 dimGrid(, , );
dim3 dimBlock(this->X/dimGrid.x, this->Y/dimGrid.y, );
modifyVertices<<<dimGrid, dimBlock>>>(devicePoints1, devicePoints2,this->X, this->Y);
modifyVertices<<<dimGrid, dimBlock>>>(devicePoints2, devicePoints1,this->X, this->Y); // 处理完了即可解除资源锁定,OpenGL可以开始利用处理结果了。
// 注意在CUDA处理过程中,OpenGL如果访问这些锁定的资源会出错。
cudaGraphicsUnmapResources(, &this->cudaResourceBuf[], );
cudaGraphicsUnmapResources(, &this->cudaResourceBuf[], );
值得注意的是,由于这里绑定的是VBO,属于Buffer对象,因此调用的CUDA API是这两个:
cudaGraphicsGLRegisterBuffer();
cudaGraphicsResourceGetMappedPointer();
(2)OpenGL Texture在CUDA中的使用
// 初始化两个Texture并绑定
cudaGraphicsResource_t cudaResources[];
GLuint textureID[];
glEnable(GL_TEXTURE_2D);
glGenTextures(, textureID);
glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, textureID[]);
glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MIN_FILTER, GL_NEAREST);
glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MAG_FILTER, GL_NEAREST);
glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, , GL_RGBA, , , , GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, NULL); glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, textureID[]);
glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MIN_FILTER, GL_NEAREST);
glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MAG_FILTER, GL_NEAREST);
glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, , GL_RGBA, , , , GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, NULL);
// 在CUDA中注册这两个Texture
cudaError_t err = cudaGraphicsGLRegisterImage(&cudaResources[], textureID[], GL_TEXTURE_2D, cudaGraphicsRegisterFlagsWriteDiscard);
if (err != cudaSuccess)
{
std::cout << "cudaGraphicsGLRegisterImage: " << err << "Line: " << __LINE__;
return -;
}
err = cudaGraphicsGLRegisterImage(&cudaResources[], textureID[], GL_TEXTURE_2D, cudaGraphicsRegisterFlagsWriteDiscard);
if (err != cudaSuccess)
{
std::cout << "cudaGraphicsGLRegisterImage: " << err << "Line: " << __LINE__;
return -;
}
// 在CUDA中锁定资源,获得操作Texture的指针,这里是CudaArray*类型
cudaError_t err = cudaGraphicsMapResources(, cudaResource, );
err = cudaGraphicsSubResourceGetMappedArray(&this->cuArrayL, cudaResource[], , );
err = cudaGraphicsSubResourceGetMappedArray(&this->cuArrayR, cudaResource[], , ); // 数据拷贝至CudaArray。这里因为得到的是CudaArray,处理时不方便操作,于是先在设备内存中
// 分配缓冲区处理,处理完后再把结果存到CudaArray中,仅仅是GPU内存中的操作。
cudaMemcpyToArray(cuArrayL, , , pHostDataL, imgWidth*imgHeight * sizeof(uchar4), cudaMemcpyDeviceToDevice);
cudaMemcpyToArray(cuArrayR, , , pHostDataR, imgWidth*imgHeight * sizeof(uchar4), cudaMemcpyDeviceToDevice);
// 处理完后即解除资源锁定,OpenGL可以利用得到的Texture对象进行纹理贴图操作了。
cudaGraphicsUnmapResources(, &cudaResource[], );
cudaGraphicsUnmapResources(, &cudaResource[], );
注意这里因为使用的是Texture对象,因此使用了不同的API:
cudaGraphicsGLRegisterImage();
cudaGraphicsSubResourceGetMappedArray();
VBO/PBO是属于OpenGL Buffer对象,而OpenGL Texture则是另一种对象。因此,两种类型的处理需要区别对待。在这个地方耽搁了很久,就是因为没有看文档说明。下面一段话正是对这种情况的说明:
From the CUDA Reference Guide entry for `cudaGraphicsResourceGetMappedPointer()`: > If resource is not a buffer then it cannot be accessed via a pointer and cudaErrorUnknown is returned. From the CUDA Reference Guide entry for `cudaGraphicsSubResourceGetMappedArray()`: > If resource is not a texture then it cannot be accessed via an array and cudaErrorUnknown is returned. In other words, use **GetMappedPointer** for mapped buffer objects. Use **GetMappedArray** for mapped texture objects.
三、参考链接
- http://stackmirror.cn/page/4ejhmgxan1w
- https://stackoverflow.com/questions/21765604/draw-image-from-vertex-buffer-object-generated-with-cuda-using-opengl
- https://stackoverflow.com/questions/19244191/cuda-opengl-interop-draw-to-opengl-texture-with-cuda?rq=1
- https://www.3dgep.com/opengl-interoperability-with-cuda/
原文链接:OpenGL与CUDA互操作方式总结
[转]OpenGL与CUDA互操作方式总结的更多相关文章
- OpenGL与CUDA互操作方式总结
一.介绍 CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台,对于提升并行任务的效率非常有帮助.本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染,但是在数据处理方面比较慢,导致帧率一直上不来.于是就尝试把 ...
- OpenGL中的渲染方式—— GL_TRIANGLE_STRIP
OpenGL值绘制三角形的方式常用的有三种,分别是GL_TRIANGLES.GL_TRIANGLE_STRIP.GL_TRIANGLE_FAN,其效果如依次是: 从左起:第一个方式是GL_TRIANG ...
- CUDA和OpenGL互操作经典博文赏析和学习
1.使用cuda+opengl图形互操作性实现MPR.原学位论文学习:实时交互的医学图像可视化.在该论文的第5.1.1节. 2.cuda与opengl互操作之PBO 3.cuda与opengl互操作之 ...
- [转]CUDA和OpenGL互操作的实现及分析
CUDA和OpenGL互操作的实现及分析刘进锋.郭雷(西北工业大学 自动化学院,陕西西安710129) 1 CUDA与OpenGL概述 OpenGL是图形硬件的软件接口,它是在SGI等多家世界著名的计 ...
- CUDA编程
目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. ...
- CUDA与OpenGL互操作
当处理较大数据量的时候,往往会用GPU进行运算,比如OpenGL或者CUDA.在实际的操作中,往往CUDA实现并行计算会比OpenGL更加方便,而OpenGL在进行后期渲染更具有优势.由于CUDA中的 ...
- CUDA与OpenGL互操作实例
本文要解决的问题是如何实现CUDA和OpenGL的互操作,使得GPU能够将通用计算的运算结果交给OpenGL进行绘制. 本文的应用程序主要包括两个方面: 1. 使用CUDA核函数生成图像数据 ...
- OpenGL进行简单的通用计算实例
博主作为OpenGL新手,最近要用OpenGL进行并行的数据计算,突然发现这样的资料还是很少的,大部分资料和参考书都是讲用OpenGL进行渲染的.好不容易找到一本书<GPGPU编程技术,从Ope ...
- ubuntu安装nvidia驱动以及cuda教程
最近尝试在ubuntu中安装nvidia的显卡驱动以及cuda.花了近三天时间,真的如网上所说错误百出,期间甚至重装了一次ubuntu系统,搞到怀疑人生,整个都是泪- -.最终经过百般“磨难”总算安装 ...
随机推荐
- groovy和java的主要区别
1.Default imports,默认情况下,导入下面的包: java.io. * java.lang.* java.math.BigDecimal中 java.math.BigInteger中 j ...
- 【SSH网上商城项目实战14】商城首页UI的设计
转自:https://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51373403 前面我们利用EasyUI和SSH搭建好了后台的基本框架,做好了后台的基本功能,包括对 ...
- 一个简单IOC与DI示例
1.通过bean工厂实现读取xml文件,并实例化对象,实现自动注入. package com.pri.test; import com.pri.factory.BeanFactory; import ...
- python学习之老男孩python全栈第九期_day028知识点总结——面向对象进阶、hashlib
一. 面向对象进阶与实例 dic = {'k': 'v' } 对象:存储 属性 和 调用方法 dic['k'] = 'v' class Foo: def __init__(self, name, ag ...
- 转:问题解决:The project cannot be built until build path errors are resolved
转自:http://blog.csdn.net/marty_zhu/article/details/2566299 今天在eclipse里遇到这个问题,之前也遇到过,不过,通过clean一下项目,或者 ...
- 获取所有后缀DDE打开命令
概述: 由于需要使用DDE方式打开文件,所以把支持DDE方式打开文件的参数都导出来到文件,方便查找. 并且提供运行DDE命令的工具,可以用于测试DDE功能. 1.运行脚步GetDDE.vbs可以获取系 ...
- 自学git心得-4
本节介绍分支的一些具体应用实例. 1.Bug分支 设想我们正在分支dev上工作,突然接到一个修复bug的命令,我们需要创建分支issue-101来修复它,在此之前我们肯定需要先保存我们当前未完成的工作 ...
- CPU纯软件全虚拟化技术
我们在前面的文章中提到了虚拟化技术的大致分类情况,即分为全虚拟化.半虚拟化和硬件辅助虚拟化3大类.而我们虚拟化技术最主要的虚拟主体就是我们的硬件CPU.内存和IO,那么我们的CPU在全虚拟化模式下如何 ...
- spring boot(6)-JdbcTemplate访问数据库
pom.xml 添加jdbc模块和mysql依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId&g ...
- c# 设计模式 之:简单工厂、工厂方法、抽象工厂之小结、区别
很多时候,我发现这三种设计模式难以区分,常常会张冠李戴闹了笑话.很有必要深入总结一下三种设计模式的特点.相同之处和不同之处. 1 本质 三个设计模式名字中都含有“工厂”二字,其含义是使用工厂(一个或一 ...