C#, C/CLI と CUDAによる画像処理ことはじめ
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講演者: エヌビディアCUDAアンバサダー επιστημη (えぴすてーめー) 2016/1/27開催の「MaxwellとJava、C#のためのCUDA」における、講演資料です。 詳細については、イベントページをご参照ください。 http://nvidia.connpass.com/event/24764/
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C#, C/CLI と CUDAによる画像処理ことはじめ
- 1. C#, C++/CLI と CUDA による 画像処理ことはじめ επιστημη epi@c.zaq.jp ・Microsoft MVP for Visual C++ Jan.2004～ for Visual Studio and Development Technologies Oct.2015～ ・NVIDIA Ambassador for CUDA Apr.2015～
- 2. MAXWELL ARCHITECTURE GEFORCE GTX800/900 SERIES GEFORCE GTX750, TEGRA X1 Streaming Multiprocessor ■ 128 CUDA-cores ■ L1-cache ■ shared memory ■ …and more
- 3. GPU GPU memory L2 cache PCI bus V I D E O (だいたいあってる) グラボ の なかみ Giga Thread Engine
- 8. MANAGED は NATIVE を直接呼べない host memory device memory PCI CLR managed app. コレな。
- 9. MANAGED と NATIVE の仲介役 host memory device memory PCI CLR managed app. native assembly call
- 11. CUDAプログラミングで用意するもの Graphic-card NVIDIA-GPU を積んだやつなら大抵OK Visual Studio 2013 (Community edition でも無問題) 2015はCUDA Toolkitが未対応 (´・ω・｀) ｼｮﾎﾞｰﾝ / CUDA Toolkit 7.5 コンパイラ(nvcc)+runtime, ライブラリ, profiler etc. / Visual Studio の add-on
- 12. HOST CODE と DEVICE CODE __host__ __global__ __device__ ※ __global__ : host から呼べる device 側の関数 Host(CPU) で動く関数 Device(GPU) で動く関数
- 13. CUDAのコードはHOST/DEVICE混在(1) __device__ int device_increment(int n) { return n+1; } __global__ void kernel_increment(int* data, unsigned int size) { unsigned int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; if ( i < size ) { data[i] = device_increment(data[i]); } } __host__ void launch_increment(int* data, unsigned int size) { kernel_increment<<<2000,100>>>(data, size); } 100スレッドを1ブロックとして2000ブロック分着火せよ!
- 14. CUDAのコードはHOST/DEVICE混在(2) int main() { vector<int> array; // host-memory … size_t bytesize = array.size()*sizeof(int); int* d_array; // device-memory cudaMalloc(&d_array, bytesize); // allocate device-memory // host→device , launch kernel , device→host cudaMemcpy(d_array, array.data(), bytesize, cudaMemcpyHostToDevice); launch_increment(d_array, array.size()); cudaMemcpy(array.data(), d_array, bytesize, cudaMemcpyDeviceToHost); … cudaFree(d_array); // deallocate device-memory }
- 16. WRAPPERのつくりかた 1: CLR クラスライブラリ
- 17. WRAPPERのつくりかた 2: ビルド カスタマイズ
- 18. WRAPPERのつくりかた 3: CUDA RUNTIME
- 20. C++/CLI によるwrapper • constructor • allocate device-mem • methods • pin managed (raw) • copy raw → device-mem • launch kernel • copy device-mem → raw • un-pin managed (raw) • destructor • deallocate device-mem managed(C#) application
- 21. public ref class Wrapper { private: managed側には見せたくない/見せる必要のないもの public: // コンストラクタ Wrapper() { 前準備 } // デストラクタ ~Wrapper() { this->!Wrapper(); } // ファイナライザ !Wrapper() { あとしまつ } void do_something() { nativeなナニかを操作する } };
- 22. public ref class Wrapper { private: float* data_; // device-memory int size_; public: // コンストラクタ Wrapper(int n) : size_(n) { float* ptr; cudaMalloc(&ptr, size_*sizeof(float)); data_ = ptr; } // デストラクタ ~Wrapper() { this->!Wrapper(); } // ファイナライザ !Wrapper() { cudaFree(data_); } … たとえば…こんなコード。
- 23. public ref class Wrapper { // method void do_something(cli::array<float>^ buffer) { if ( buffer->Length <= size_ ) { pin_ptr<float> pin = &buffer[0]; cudaMemcpy(data_, pin, …); // host -> device launch_kernel(…); // launch kernel cudaMemcpy(pin, data_, …); // device -> host } } たとえば…こんなコード。
- 25. DEMO
- 27. Camera Capture Image Processing C++/CLI wrapper-1 CUDA OpenCV WPF Application C++/CLI wrapper-2 C#
- 28. BGR BGR Gray Gray SobelV SobelH floatuchar3 ucharuchar3 float float NPP cudaMemcpy BGR uchar3
- 29. THANK YOU, LET’S ENJOY CUDA! επιστημη mail: epi@c.zaq.jp blog: http://blog.zaq.ne.jp/fareastprogramming/ facebook: https://www.facebook.com/cppepisteme twitter: @epitwit