Я пишу код быстрого чтения JPEG, который я собираюсь использовать как часть большого проекта. Я решил использовать CUDA вместе с NPP для этой задачи, поскольку на NPP уже реализованы все функции кодирования и декодирования.
Все работает нормально, пока я не попробую запустить инверсный DCT, используя nppiDCTQuantInv8x8LS_JPEG_16s8u_C1R_NEW
функция. Кажется, это нарушает целостность кода. После запуска DCT отчет о нескольких вызовах cudaFree cudaErrorLaunchFailure
, После использования NSIGHT CUDA Debugger я вижу, что запуск отчетов о функциях IDCT CUDA Grid launch failed
ошибка. Что может быть вероятной причиной? Если я не использую отладчик NSIGHT, функция IDCT заканчивается на NPP_NO_ERROR
, но все еще портит указатели устройства. Я прилагаю фрагменты кода, которые я считал актуальными, но я могу предоставить больше по запросу. У меня такое чувство, что в какой-то момент меня перепутали с указателями. Хотя я потратил значительное количество времени на проверку и отладку памяти на стороне хоста в отладчике.
Фактическая часть IDCT:
void CJPEGDecoder::InverseDCT(CJPGFile* file, NppiDCTState* pDCTState, CJPEGDeviceData* dataNPP)
{
cudaError_t quantError, huffmanError, quantAllocError;
NppStatus DCTstatus;
Npp8u* deviceQuantizationTables;
quantAllocError = cudaMalloc(&deviceQuantizationTables, 64 * file->m_quantizationTables.size());
for (int i = 0; i < file->m_quantizationTables.size(); i++)
{
quantError = cudaMemcpyAsync(deviceQuantizationTables + i * 64, file->m_quantizationTables.at(i).aTable, 64, cudaMemcpyHostToDevice);
}
for (int i = 0; i < m_numComponent; i++)
{
int blockHeight = dataNPP[i].m_srcSize.height / 8;
huffmanError = cudaMemcpyAsync(dataNPP[i].m_devDCT, m_hostDCT[i], dataNPP[i].m_DCTStep*blockHeight, cudaMemcpyHostToDevice);
}
// Inverse DCT
for (int i = 0; i < m_numComponent; i++)
{
DCTstatus = nppiDCTQuantInv8x8LS_JPEG_16s8u_C1R_NEW(dataNPP[i].m_devDCT, dataNPP[i].m_DCTStep,
dataNPP[i].m_srcImage, dataNPP[i].m_srcImageStep,
deviceQuantizationTables + file->m_frameHeader.quantizationSelector[i] * 64,
dataNPP[i].m_srcSize,
pDCTState);
}
cudaFree(deviceQuantizationTables);
}
Ошибка при освобождении таблиц Хаффмана:
void CJPEGDecoder::HuffmanDealloc()
{
NppStatus DCerror, ACerror;
cudaError_t error;
for (int i = 0; i < m_numComponent; i++)
{
DCerror = nppiDecodeHuffmanSpecFreeHost_JPEG(apHuffmanDCTable[i]); //NPP_OK
ACerror = nppiDecodeHuffmanSpecFreeHost_JPEG(apHuffmanACTable[i]); //NPP_OK
error = cudaFreeHost(m_hostDCT[i]); // cudaErrorLaunchFailure if DCT was launched, cudaSuccess otherwise
}
}
Об ошибках при уничтожении CJPEGDeviceData:
void CJPEGDeviceData::ClearData()
{
cudaError_t errorDCT, errorImg;
m_DCTStep = 0;
m_srcImageStep = 0;
errorDCT = cudaFree(m_devDCT); // cudaErrorLaunchFailure if DCT was launched, cudaSuccess otherwise
errorImg = cudaFree(m_srcImage); // cudaErrorLaunchFailure if DCT was launched, cudaSuccess otherwise
m_allocated = false;
}
Фактический вызов для расчета dct и его окрестности:
void CJPEGWrapper::DecodeJPG()
{
int numComponents = m_JPGFile->m_frameHeader.numberOfComponents;
m_deviceData = new CJPEGDeviceData[numComponents];
uint8_t maxV{ 0 }, maxH{ 0 };
for (int i = 0; i < numComponents; i++)
{
uint8_t testH = m_JPGFile->m_frameHeader.samplingFactor[i] & 0x0F;
uint8_t testV = m_JPGFile->m_frameHeader.samplingFactor[i] >> 4;
if (testH > maxH)
maxH = testH;
if (testV > maxV)
maxV = testV;
}
m_JPGdecoder.SetImgSize(m_JPGFile->m_frameHeader.width, m_JPGFile->m_frameHeader.height,numComponents);
m_JPGdecoder.SetMaxMCUSize(maxH, maxV);
for (int i = 0; i < numComponents; i++)
{
m_JPGdecoder.DecodeMCU(m_JPGFile->m_frameHeader.samplingFactor[i],m_deviceData[i]);
}
m_JPGdecoder.HuffmanAlloc(m_JPGFile);
m_JPGdecoder.HuffmanDecode(m_JPGFile, m_deviceData);
m_JPGdecoder.InverseDCT(m_JPGFile, m_pDCTState, m_deviceData); // IDCT is launched here
m_JPGdecoder.HuffmanDealloc();
}
Класс CJPEGDeviceData:
class CJPEGDeviceData
{
public:
NppiSize m_blockSize;
NppiSize m_srcSize;
Npp16s* m_devDCT;
Npp32s m_DCTStep;
Npp8u* m_srcImage;
Npp32s m_srcImageStep;
public:
CJPEGDeviceData();
CJPEGDeviceData(const CJPEGDeviceData& object);
CJPEGDeviceData(CJPEGDeviceData&& object);
~CJPEGDeviceData();
void AllocDevicePointers(NppiSize blocksSize);
void ClearData();
bool IsAllocated() const;
private:
bool m_allocated;
};
Может ли кто-нибудь помочь мне понять, что происходит и что я могу делать неправильно? cuda-memcheck не сообщает об ошибках вообще, даже когда я запускаю проблемную часть IDCT, я могу обнаружить только ошибки в отладчике VS. Я верю, что сам файл чтения работает правильно, я провел много тестов, поэтому начальные данные должны быть в порядке. Проблемы начинаются с данных устройства. Я также могу добавить, что запуск профилировщика CUDA с включенным IDCT приведет к аварийному завершению работы приложения и выдаче ненулевой ошибки кода выхода. В противном случае все работает нормально.
Задача ещё не решена.