多线程计算卷积pthread

在计算机视觉和深度学习中，卷积是一种常见的操作。为了提高卷积计算的效率，可以使用多线程计算卷积。在Linux环境下，可以使用pthread库实现多线程计算卷积。

下面是一个简单的例子，使用pthread库实现了多线程计算卷积：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>

#define N 10 // 卷积核大小
#define M 100 // 输入图像大小
#define K 1000 // 输出图像大小
#define NUM_THREADS 4 // 线程数

int input[M][M]; // 输入图像
int kernel[N][N]; // 卷积核
int output[K][K]; // 输出图像

void *calc_conv(void *arg)
{
    int tid = *(int*)arg; // 获取线程ID
    int start = tid * (K / NUM_THREADS); // 计算起始行
    int end = (tid + 1) * (K / NUM_THREADS); // 计算结束行

    // 计算输出图像
    for (int i = start; i < end; i++) {
        for (int j = 0; j < K; j++) {
            output[i][j] = 0;
            for (int k = 0; k < N; k++) {
                for (int l = 0; l < N; l++) {
                    if (i + k - N / 2 < 0 || i + k - N / 2 >= K ||
                        j + l - N / 2 < 0 || j + l - N / 2 >= K)
                        continue;
                    output[i][j] += input[i + k - N / 2][j + l - N / 2] * kernel[k][l];
                }
            }
        }
    }

    pthread_exit(NULL);
}

int main()
{
    // 初始化输入图像和卷积核
    for (int i = 0; i < M; i++) {
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            input[i][j] = rand() % 256;
        }
    }
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            kernel[i][j] = rand() % 256;
        }
    }

    // 创建线程
    pthread_t threads[NUM_THREADS];
    int thread_ids[NUM_THREADS];
    for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
        thread_ids[i] = i;
        pthread_create(&threads[i], NULL, calc_conv, (void*)&thread_ids[i]);
    }

    // 等待线程完成
    for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    // 输出结果
    printf("Input image:\n");
    for (int i = 0; i < M; i++) {
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            printf("%d ", input[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    printf("Kernel:\n");
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            printf("%d ", kernel[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    printf("Output image:\n");
    for (int i = 0; i < K; i++) {
        for (int j = 0; j < K; j++) {
            printf("%d ", output[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

在上面的例子中，首先初始化了输入图像和卷积核。然后创建了线程，每个线程计算输出图像的一部分。最后输出结果。

需要注意的是，在计算输出图像时，需要判断当前像素是否在输入图像的范围内。如果不在，则直接跳过。

使用多线程计算卷积可以提高计算效率，特别是在输入图像和卷积核较大时。但是需要注意线程之间的同步和数据访问的竞争问题。