Задача 4 — GPU-свёртка через OpenCL

[fUS1ONd]

По коду task4 опирается только на task1 (convolve, Kernels).

GPU-свёртка одного изображения через OpenCL: каждый пиксель результата считает отдельный work-item, граница CLAMP, биндинги — JOCL.

Что сделано

• GPU-свёртка (core/GpuConvolution.kt + core/resources/convolution.cl): хост-код на Kotlin (контекст, буферы, запуск ядра), ядро на OpenCL C — построчно повторяет convolve() из task1
• JOCL 2.0.6: добавлен в core как api-зависимость (libs.versions.toml)
• CLI (task4/Main.kt): флаги -i, -o, -k
• Тесты (GpuConvolutionTest): property-based «convolveGpu == convolve» на случайных картинках для трёх ядер (identity, gaussian, sharpen), 1000 итераций каждое
• JMH-бенчмарки (benchmarks/GpuConvolutionBench.kt): GPU vs CPU sequential vs CPU parallel (by-rows) по двум осям — размер картинки (256→2048) и размер ядра
  (3×3, 5×5, 9×9)
• Анализ производительности: 2 графика и выводы в docs/task4.md
• Makefile: параметр TASK=4 для make bench и make plots — раздельный results-task4.json

Опциональные части ТЗ (4.2 гибрид GPU+CPU, 4.3 оптимизация ядра, 4.4 несколько свёрток одновременно) не делал.

Особенности окружения

Intel Graphics Compiler в WSL2 крашится при компиляции любого .cl ядра (баг драйвера). Тесты и бенчмарки прогонялись на Windows 11, Intel Arc 130T — там OpenCL работает штатно.

Как проверить

make test                                            # все тесты (GPU-тесты — на Windows)
make task4 ARGS="-i samples/img4.jpg -k motion-blur" # одну картинку через GPU
make bench TASK=4                                    # JMH-бенчмарки задачи 4 (~30 минут, только Windows)                                                           
make plots TASK=4                                    # графики в docs/plots/