मैं कैमरा ऐप बना रहा हूं और यह ऐप उपयोगकर्ताओं को कुछ फ़िल्टर प्रदान करेगा। वर्तमान में मेरा कोड एनडीके पर है और यह ठीक काम करता है, हालांकि मैं इसे थोड़ा तेज़ बनाना चाहता हूं। ऐसा लगता है कि जीपीयू और ओपनजीएल एएस 2.0 जाने का रास्ता है। जीपीयू के साथ मेरी एकमात्र चिंता यह है कि उनकी याददाश्त सीमा। चूंकि आधुनिक कैमरे 5-10 एमपी छवियों को लेते हैं जबकि GPU स्मृति सीमा उस से बहुत कम है। मैं सोच रहा था कि उस सीमा के आसपास काम करने का कोई तरीका है या नहीं। मुझे लगता है कि एकमात्र तार्किक विकल्प छवि को छोटे हिस्से को विभाजित कर रहा है, और फिर उन्हें GPU पर संसाधित कर रहा है और अंत में उन्हें अंतिम छवि में एकत्रित कर रहा है। मेरा सवाल यह है कि, यदि यह दृष्टिकोण अभी भी प्रदर्शन के लिए अच्छा होगा और मोबाइल जीपीयू पर छवि प्रसंस्करण उच्च रिज़ॉल्यूशन छवियों के लिए कोई अन्य विकल्प भी है।जीपीयू पर उच्च रिज़ॉल्यूशन छवि प्रसंस्करण के लिए जीपीयू की स्मृति सीमा को कैसे संभालें?
संपादित करें: मुझे यह स्पष्ट करने की आवश्यकता है कि मैं छवि प्रसंस्करण के लिए जीपीयू का उपयोग करना चाहता हूं, इसलिए मेरा लक्ष्य स्क्रीन पर परिणाम प्रस्तुत नहीं करना है। मैं इसे एक और बनावट में प्रस्तुत कर दूंगा और इसे डिस्क पर सहेज दूंगा।
यह वास्तव में निर्भर करता है कि आप क्या करने की कोशिश कर रहे हैं। जीपीयू की पेशकश यह है कि वे बेहद समानांतर हैं, लेकिन उन पर अधिक कोर फेंकने से सभी समस्याओं को आसान नहीं बनाया जा सकता है। – thecoshman
मैं एक सामान्य समस्या का सामान्य समाधान प्राप्त करना चाहता था, हालांकि वर्तमान में मैं "लैपलासीन पिरामिड" कोड करने की कोशिश कर रहा हूं जो सीपीयू पर होने पर बहुत महंगा है। – dirhem
अच्छी तरह से, यदि आप किसी छवि को टिंट लगाने की तरह कुछ कर रहे हैं, जहां आप सभी बिट्स पर एक ही ऑपरेशन लागू करना चाहते हैं, तो GPU को लोड करने का एक स्पष्ट समाधान है। एक छवि धुंधला करने जैसे कार्य थोड़ा सा ट्रिकियर होते हैं, क्योंकि प्रत्येक पिक्सल का नया मान पिक्सेल की एक श्रृंखला पर निर्भर करता है। हालांकि, आपके मामले में, आपको हार्डवेयर के बीच बहुत अंतर हैं, जैसे कि वे कितने रैम का समर्थन करते हैं, एक बनावट कितनी बड़ी है, आप उन्हें कितना डेटा भेज सकते हैं। हो सकता है कि वे ओपनसीएल स्टाइल प्रसंस्करण – thecoshman