基于μ-Chip芯片RFID防偽票證系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1 CUDA與OpenGL概述
　OpenGL是圖形硬件的軟件接口，它是在SGI等多家世界著名的計(jì)算機(jī)公司的倡導(dǎo)下，以SGI的GL三維圖形庫(kù)為基礎(chǔ)制定的一個(gè)通用、共享的、開放式的、性能卓越的三維圖形標(biāo)準(zhǔn)。OpenGL在醫(yī)學(xué)成像、地理信息、石油勘探、氣候模擬以及娛樂動(dòng)畫上有著廣泛應(yīng)用，它已經(jīng)成為高性能圖形和交互式視景處理的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
　OpenGL不是一種編程語(yǔ)言，而是一種API(應(yīng)用程序編程接口)。程序員可以使用某種編程語(yǔ)言(如C或C＋＋)編寫繪圖軟件，其中調(diào)用了一個(gè)或多個(gè)OpenGL庫(kù)函數(shù)。作為一種API，OpenGL遵循C語(yǔ)言的調(diào)用約定。OpenGL開發(fā)資料可參考文獻(xiàn)[1]和參考文獻(xiàn)[2]。
　圖形處理器(GPU)原本是處理計(jì)算機(jī)圖形的專用設(shè)備，近十年來，由于高清晰度復(fù)雜圖形實(shí)時(shí)處理的需求，GPU發(fā)展成為高并行度、多線程、多核的處理器。目前，主流GPU的運(yùn)算能力已超過主流通用CPU，從發(fā)展趨勢(shì)上來看將來差距會(huì)越拉越大。為了合理地利用GPU 資源，CUDA(統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu))應(yīng)運(yùn)而生。CUDA是一種由NVIDIA推出的通用并行計(jì)算架構(gòu)[3]，該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計(jì)算問題，并且由于CUDA編程語(yǔ)言基于標(biāo)準(zhǔn)的C語(yǔ)言，從而大大提高了可編程性。
CUDA和OpenGL互操作的基本方式是使用CUDA生成數(shù)據(jù)，然后使用OpenGL在屏幕上繪制出數(shù)據(jù)所表示的圖形。兩者的結(jié)合可以通過兩種方式來實(shí)現(xiàn)：
　(1)使用OpenGL的PBO(像素緩沖區(qū)對(duì)象)。在該方式下，CUDA直接生成像素?cái)?shù)據(jù)，OpenGL顯示這些像素；
　(2)使用OpenGL的VBO(頂點(diǎn)緩沖區(qū)對(duì)象)。在該方式下，CUDA生成頂點(diǎn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)，OpenGL可以根據(jù)需要繪制出平滑的表面圖或線框圖或一系列頂點(diǎn)。
這兩種方式的核心都是利用cudaGLMapBufferObject函數(shù)將OpenGL的緩沖區(qū)映射到CUDA的內(nèi)存空間上，這樣，程序員就可以充分利用CUDA的優(yōu)點(diǎn)寫出性能高的程序在該內(nèi)存空間上生成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不需要傳送，OpenGL可以直接使用。如果不使用CUDA，這些數(shù)據(jù)需要由CPU來計(jì)算產(chǎn)生。一方面，CPU的計(jì)算速度通常比GPU慢；另一方面，這些數(shù)據(jù)需要傳送到GPU上以供OpenGL顯示使用。鑒于此，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時(shí)，CUDA和OpenGL的混合使用效果明顯。
2 CUDA和OpenGL互操作的過程[4]
　CUDA和OpenGL互操作具體步驟如下：
　(1)創(chuàng)建窗口及OpenGL運(yùn)行環(huán)境。
　(2)設(shè)置OpenGL視口和坐標(biāo)系。要根據(jù)繪制的圖形是2D還是3D等具體情況設(shè)置。(1)和(2)是所有OpenGL程序必需的，這里也沒什么特殊之處，需要注意的是，后面的一些功能需要OpenGL 2.0及以上版本支持，所以在這里需要進(jìn)行版本檢查。
　(3)創(chuàng)建CUDA環(huán)境?？梢允褂胏uGLCtxCreate或cudaGLSetGLDevice來設(shè)置CUDA環(huán)境。該設(shè)置一定要放在其他CUDA的API調(diào)用之前。
　(4)產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)OpenGL緩沖區(qū)用以和CUDA共享。使用PBO和使用VBO差不多，只是有些函數(shù)調(diào)用參數(shù)不同。以下是具體過程。
　GLuint bufferID；
　glGenBuffers(1，bufferID)；//產(chǎn)生一個(gè)buffer ID
　glBindBuffer(parameter1，bufferID)；
　//將其設(shè)置為當(dāng)前非壓縮緩沖區(qū)，如果是PBO方式，parameter1設(shè)置為GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER，如果
　是VBO方式，parameter1設(shè)置為GL_ARRAY_BUFFER
　glBufferData(parameter1，parameter2，NULL，GL_DYNAMIC _COPY)；
　//給該緩沖區(qū)分配數(shù)據(jù)，PBO方式下，parameter1設(shè)置為GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER，parameter1設(shè)置為圖像的長(zhǎng)度*寬度*4。VBO方式下，parameter1設(shè)置為GL_ARRAY_BUFFER，parameter2設(shè)置為頂點(diǎn)數(shù)*16，因?yàn)槊總€(gè)頂點(diǎn)包含3個(gè)浮點(diǎn)坐標(biāo)(x，y，z)和4個(gè)顏色字節(jié)(RGBA)，這樣一個(gè)頂點(diǎn)包含16 B
　(5)用CUDA登記緩沖區(qū)。登記可以使用cuGLRegisterBufferObject或cudaGLRegisterBufferObject，該命令告訴OpenGL和CUDA 驅(qū)動(dòng)程序該緩沖區(qū)為二者共同使用。
　(6)將OpenGL緩沖區(qū)映射到CUDA內(nèi)存?？梢允褂胏uGLMapBufferObject或cudaGLMapBufferObject，它實(shí)際是將CUDA內(nèi)存的指針指向OpenGL的緩沖區(qū)，這樣如果只有一個(gè)GPU，就不需要數(shù)據(jù)傳遞。當(dāng)映射完成后，OpenGL不能再使用該緩沖區(qū)。
　(7)使用CUDA往該映射的內(nèi)存寫圖像數(shù)據(jù)。前面的準(zhǔn)備工作在這里真正發(fā)揮作用了，此時(shí)可以調(diào)用CUDA的kernel，像使用全局內(nèi)存一樣使用映射了的緩沖區(qū)，向其中寫數(shù)據(jù)。
　(8)取消OpenGL緩沖區(qū)映射。要等前面CUDA的活動(dòng)完成以后，使用cuGLUnmapBufferObject或cudaGLUnmapBufferObject函數(shù)取消映射。
　(9)前面的步驟完成以后就可以真正開始繪圖了， OpenGL的PBO和VBO的繪圖方式不同，分別為以下兩個(gè)過程。
　①如果只是繪制平面圖形，需要使用OpenGL的PBO及紋理。
　glEnable(GL_TEXTURE_2D)； //使紋理可用
　glGenTextures(1，textureID)； //生成一個(gè)textureID
　glBindTexture(GL_TEXTURE_2D，textureID)；
　//使該紋理成為當(dāng)前可用紋理
　glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D，0，GL_RGBA8，Width， Height，0，GL_BGRA，GL_UNSIGNED_BYTE，NULL)；
　//分配紋理內(nèi)存。最后的參數(shù)設(shè)置數(shù)據(jù)來源，這里設(shè)置為NULL，表示數(shù)據(jù)來自PBO，不是來自主機(jī)內(nèi)存
　glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D，GL_TEXTURE_MIN _FILTER，GL_LINEAR)；
　glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D，GL_TEXTURE_MAG_ FILTER，GL_LINEAR)；//必須設(shè)置濾波模式，GL_LINEAR允許圖形伸縮時(shí)線性差值。如果不需要線性差值，可以用GL_TEXTURE_RECTANGLE_ARB代替GL_TEXTURE_2D以提高性能，同時(shí)在glTexParameteri()調(diào)用里使用GL_NEAREST替換GL_LINEAR
　然后就可以指定4個(gè)角的紋理坐標(biāo)，繪制長(zhǎng)方形了。
?、诶L制3D場(chǎng)景，需要使用VBO。
glEnableClientState(GL_VERTEX_ARRAY)；
//使頂點(diǎn)和顏色數(shù)組可用
glEnableClientState(GL_COLOR_ARRAY)；
glVertexPointer(3，GL_FLOAT，16，0)；
//設(shè)置頂點(diǎn)和顏色指針
glColorPointer(4，GL_UNSIGNED_BYTE，16，12)；
glDrawArrays(GL_POINTS，0，numVerticies)；
//根據(jù)頂點(diǎn)數(shù)據(jù)繪圖，參數(shù)可以使用GL_LINES， GL_LINE_STRIP， GL_LINE_LOOP， GL_TRIANGLES，GL_TRIANGLE_STRIP， GL_TRIANGLE_FAN， GL_QUADS，GL_QUAD_STRIP，GL_POLYGON
(10)前后緩存區(qū)來回切換，實(shí)現(xiàn)動(dòng)畫顯示效果。調(diào)用SwapBuffers()，緩沖區(qū)切換通常會(huì)在垂直刷新間隙來處理，因此，可以在控制面板上關(guān)掉垂直同步，使得緩沖區(qū)切換立刻進(jìn)行。
3 CUDA和OpenGL互操作性能實(shí)例分析
3.1 測(cè)試實(shí)例

　這是一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的實(shí)例，其主要功能是不斷地動(dòng)態(tài)改變一個(gè)紋理圖案中每個(gè)像素的顏色并顯示。該實(shí)例使用了OpenGL的PBO并利用了OpenGL與CUDA互操作方式，紋理圖案數(shù)據(jù)的生成主要由CUDA的kernel函數(shù)完成，完整程序及CUDA的kernel函數(shù)請(qǐng)參看參考文獻(xiàn)[5]。
如果不使用CUDA，整個(gè)程序結(jié)構(gòu)變化不大，主要差別是生成該紋理圖案的函數(shù)在CPU上運(yùn)行，因而該函數(shù)及其調(diào)用方式要重寫，具體函數(shù)如下：
void kernel(uchar4*pos，unsigned int width，unsigned int height，float time)
{ unsigned int index，x，y；
for(x=0；xwidth；x++)
for(y=0；yheight；y++)
{ unsigned char r=(x+(int)time)0xff；
unsigned char g=(y+(int)time)0xff；
unsigned char b=((x+y)+(int)time)0xff；
index=x*width+y；
pos[index].w=0；
pos[index].x=r；
pos[index].y=g；
pos[index].z=b；
}
}
其中，參數(shù)pos表示像素?cái)?shù)組，width為圖像寬度，height為圖像高度，time是每次調(diào)用該函數(shù)時(shí)固定遞增的一個(gè)值。
3.2 測(cè)試結(jié)果
　上述實(shí)例在兩種環(huán)境中做了實(shí)驗(yàn)，CUDA版本都是3.2。測(cè)試環(huán)境1的主要配置如下：CPU為Intel Core i3-M380，主頻為2.53 GHz，GPU為 NVIDIA NVS 3100M，內(nèi)存為2 GB。測(cè)試環(huán)境2的主要配置如下：CPU是Intel Core2 duo E7400，主頻為2.8 GHz，GPU使用GeForce 9800 GTX+，內(nèi)存為2 GB。測(cè)試時(shí)，顯示設(shè)置的垂直同步要關(guān)閉。
　測(cè)試時(shí)設(shè)置紋理圖像的長(zhǎng)和寬都是512，CUDA的線程塊為1 024，每個(gè)線程塊內(nèi)的線程數(shù)為256，在OpenGL的顯示回調(diào)函數(shù)里統(tǒng)計(jì)f/s(刷新率)，結(jié)果如表1所示。

　從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，CUDA與OpenGL結(jié)合的方式效果顯著，顯示速度比不使用CUDA提高了7~8倍。
CUDA是一種較新的方便使用GPU進(jìn)行通用計(jì)算的架構(gòu)，OpenGL是圖形處理的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。兩者的互操作充分利用了GPU的特點(diǎn)，因而顯得非常自然和合理，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了兩者配合使用的效果。該方式為高性能圖形圖像顯示及科學(xué)計(jì)算可視化提供了良好的模式架構(gòu)。
參考文獻(xiàn)
[1] WRIGHT R S， LIPCHAK B， HAEMEL N. OpenGL superbible (Fourth Edition)[M]. Addison-Wesley， 2007.
[2] AHN S H. The OpenGL tutorials[OL]. [2011-09-01].http：//songho.ca/opengl/.
[3] NVIDIA Corporation. NVIDIA CUDA programming Guide Version 3.2[OL]. Mar. 2011，http：//developer.nvidia.com/cuda.
[4] STAM J. What every CUDA programmer needs to know about OpenGL[OL]. [2011-09-01].http：//nvidia.fullviewmedia.com/GPU2009/1001-valley-1055.html.
[5] FARBER R. CUDA， supercomputing for the masses： Part 15[OL]. [2011-09-01].http：//www.drdobbs.com/architecture-and-design/222600097.