【发布时间】：2018-10-26 15:28:07
【问题描述】：
根据documentationkernal_name函数需要3个API参数：
program.kernel_name(queue, shape, None, kernal-params...)
但没有记录，None 和 shape 参数的用途。据我了解，第三个参数是内核函数本身，可以是None，但第二个参数shape是干什么用的？
【问题讨论】：
【发布时间】：2018-10-26 15:28:07
【问题描述】：
根据“OpenCL in Action”一书，参数是：
- 队列
- global_size: 元组
- local_size: 元组
- *args：内核参数
- global_offset=无
- wait_for=无
内核函数由您在代码中称为 kernel_name 的名称选择。 例如。如果你有一个名为“__kernel void foo(...)”的内核函数，那么只需在 Python 中调用 program.foo(...)。 global_size 指定使用多少工作项，本地大小指定工作组的大小。 内核的参数按照它们在内核函数中出现的顺序传递，用*args表示。
这是上述书中的一个例子：
program.mult(queue, (25,), (25,), scalar, float_buffer, lm)。
从程序中，创建了名为“mult”的内核，全局和局部大小设置为 25，即它是一个一维任务，参数 scalar（类型为 numpy.float32）、float_buffer（类型为 cl.Buffer）和 lm（类型为 cl.LocalMemory）被传递给内核。
对应的内核是：
__kernel void mult(float num, __global float *global_floats, __local float4 *local_floats) {...}
当然，你也可以像在纯 C 中那样做。这需要更多的输入，但优点是很清楚会发生什么：
- 创建内核：cl.Kernel
- 设置参数：kernel.set_arg
- 入队任务：cl.enqueue_nd_range_kernel
【讨论】：
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你能解释一下为什么它是全局和本地大小的元组吗？
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全球尺寸，你说你想要多少工作项。它可以是 1d、2d 或 3d 元组，例如您想更改 320x240px 图像的亮度 -> 只需使用 (320, 240) 作为全局大小。使用本地大小，您可以说要在工作组中放入多少工作项，即您对工作项进行分区。工作组中的项目可以一起工作，例如他们可以共享快速的本地内存。因为您将全局大小与本地大小划分为组，所以两者必须具有相同的维度，例如g.s=(1,10) 和 l.s.=(1,2) 给出 5 个组。如果你不关心工作组，就放None。