int32_t(fn)(xi_tile const* src, xi_tile const* dst) fn前面不需要加*号吗

在C语言中，函数名本身就是一个指向函数的指针，因此在函数指针的类型前面不需要加上`*`号。在这个函数签名中，`int32_t(fn)(xi_tile const* src, xi_tile const* dst)`中的`fn`就是一个函数指针，它指向一个参数为`xi_tile const*`类型的`src`和`dst`的函数，并且该函数的返回值类型为`int32_t`。

相关问题

讲解一下：template <typename T> __global__ void scaled_colsum_reduce_kernel(const T* __restrict__ inp, T* __restrict__ out, int rows, int cols, float scale) { __shared__ float tile[WARP_SIZE][WARP_SIZE]; cg::thread_block b = cg::this_thread_block(); cg::thread_block_tile<WARP_SIZE> g = cg::tiled_partition<WARP_SIZE>(b); int idx = flat_2dim(blockIdx.x, threadIdx.x, WARP_SIZE); int y_stride = cols * WARP_SIZE; float localSum = 0; // Loop across matrix row // TODO: optimize to log complexity if (idx < cols) { int offset = flat_2dim(threadIdx.y, idx, cols); for (int r = threadIdx.y; r < rows; r += WARP_SIZE) { localSum += (float)inp[offset]; offset += y_stride; } } // The sum of a row in tile is equal to the sum of a col in original matrix tile[threadIdx.x][threadIdx.y] = localSum; __syncthreads(); // Sum the shared buffer. // The change of threadIdx.x is continuous float sum = tile[threadIdx.y][threadIdx.x]; __syncthreads(); // Calculate the sum of a row in tile for (int i = 1; i < WARP_SIZE; i <<= 1) sum += g.shfl_down(sum, i); if (threadIdx.x == 0) { int pos = flat_2dim(blockIdx.x, threadIdx.y, WARP_SIZE); if (pos < cols) out[pos] = sum * scale; } }

这是一个用于在GPU上进行矩阵计算的CUDA kernel函数，具体实现的功能是对一个输入矩阵的每一列进行求和，并将结果乘以一个scale参数，最终输出到一个结果矩阵中。

函数的输入参数包括：输入矩阵inp，输出矩阵out，矩阵的行数rows和列数cols，以及一个scale参数。其中，__global__表示这是在GPU上执行的全局函数，而__restrict__则表示该指针是唯一的，没有别名，可以被编译器优化。

函数中使用了CUDA的线程块和线程的概念，其中线程块可以被分成多个线程块瓦片（thread_block_tile），每个线程块瓦片都包含多个线程。这些线程可以通过__syncthreads()函数进行同步，以确保所有的线程都完成了它们的计算任务。

函数的主要实现逻辑是通过共享内存（__shared__）来存储每个线程块瓦片计算的结果，然后对共享内存中的结果进行归约操作，最终将结果写入到输出矩阵中。

需要注意的是，该函数的实现中使用了一些CUDA的高级特性，如线程块瓦片、shuffle_down等，需要对CUDA编程有一定的了解才能理解其具体实现。

请使用JPEG_LS算法针对8*8大小的ARGB像素数据块进行无损压缩和解压. 完善以下解压、压缩函数，其中pClrBlk为原始数据块，pTile为压缩后的数据块 int argb2tile(const unsigned char* pClrBlk, unsigned char* pTile, int* pTileSize) int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk)

由于JPEG_LS算法是基于预测误差的无损压缩算法，我们需要先对ARGB像素数据块进行预测，然后计算预测误差，最后对误差进行编码。

以下是完善后的压缩和解压函数：

const int MAX_VAL = 255; // 最大像素值
const int NEAR = 0; // 预测模式为NEAR
const int LINEAR = 1; // 预测模式为LINEAR

// 将8位无符号整数转为有符号整数
int signedByte(unsigned char x) {
    if (x > MAX_VAL / 2) return x - MAX_VAL - 1;
    else return x;
}

// 将有符号整数转为8位无符号整数
unsigned char unsignedByte(int x) {
    if (x < 0) return MAX_VAL + x + 1;
    else return x;
}

// 计算预测误差
int predict(int mode, int a, int b, int c) {
    if (mode == NEAR) return a - b;
    else if (mode == LINEAR) return a + b - c;
    else return 0;
}

// 将一个8*8大小的ARGB像素数据块压缩为一个数据块
int argb2tile(const unsigned char* pClrBlk, unsigned char* pTile, int* pTileSize) {
    int mode = NEAR; // 默认预测模式为NEAR
    int x, y, c;
    int pred, diff;
    int nearA, nearB, linearA, linearB, linearC;

    // 压缩后的数据块的第一个字节存储预测模式
    pTile[0] = mode;
    int k = 1; // 压缩后数据的索引

    // 压缩每个像素
    for (x = 0; x < 8; x++) {
        for (y = 0; y < 8; y++) {
            c = y * 4 + x * 32; // 每个像素的索引
            if (x == 0 && y == 0) { // 第一个像素直接记录ARGB值
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    pTile[k++] = pClrBlk[c + i];
                }
            }
            else { // 其他像素先预测，再计算误差
                nearA = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的A值
                nearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 + 1]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, nearA, nearB, 0); // 预测当前像素的R值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 1]) - pred; // 计算R值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值

                linearA = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3]); // 上面像素的A值
                linearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3 + 1]); // 上面像素的R值
                linearC = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, linearA, linearB, linearC); // 预测当前像素的G值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 2]) - pred; // 计算G值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值

                pred = predict(mode, linearA, linearB, 0); // 预测当前像素的B值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 3]) - pred; // 计算B值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值
            }
        }
    }

    *pTileSize = k; // 存储压缩后数据的大小

    return 0;
}

// 将一个压缩后的数据块解压为一个8*8大小的ARGB像素数据块
int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk) {
    int mode = pTile[0]; // 获取预测模式
    int x, y, c;
    int pred, diff;
    int nearA, nearB, linearA, linearB, linearC;

    // 解压每个像素
    for (x = 0; x < 8; x++) {
        for (y = 0; y < 8; y++) {
            c = y * 4 + x * 32; // 每个像素的索引
            if (x == 0 && y == 0) { // 第一个像素直接记录ARGB值
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    pClrBlk[c + i] = pTile[1 + i];
                }
            }
            else { // 其他像素先预测，再计算误差
                nearA = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的A值
                nearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 + 1]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, nearA, nearB, 0); // 预测当前像素的R值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 1]); // 读取R值的误差
                pClrBlk[c + 1] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录R值

                linearA = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3]); // 上面像素的A值
                linearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3 + 1]); // 上面像素的R值
                linearC = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, linearA, linearB, linearC); // 预测当前像素的G值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 2]); // 读取G值的误差
                pClrBlk[c + 2] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录G值

                pred = predict(mode, linearA, linearB, 0); // 预测当前像素的B值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 3]); // 读取B值的误差
                pClrBlk[c + 3] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录B值
            }
        }
    }

    return 0;
}

注意，在压缩过程中，我们将每个像素的ARGB值分别存储，因此压缩后的数据块大小为8x8x4=256字节。在解压过程中，我们需要根据压缩后的数据索引计算出对应像素的ARGB值。