是否可以使用 OpenCL 控制计算单元？答案

【问题标题】：Is it possible to control compute units with OpenCL?是否可以使用 OpenCL 控制计算单元？
【发布时间】：2018-06-11 12:42:29
【问题描述】：

我在阅读过的有关 OpenCL 的任何文档中都找不到答案，所以我想问：是否可以控制哪个计算单元执行哪个算法？我想让一种算法在计算单元 1 上执行，而另一种（不同的）算法在计算单元 2 上同时执行。我希望能够定义在哪个计算单元上执行内核，并可能定义多少处理元素/CUDA 内核。

我的 GPU 是 Nvidia GeForce GT 525M，它有 2 个计算单元，每个单元有 48 个 CUDA 内核。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

不，这是不可能的。你也不想那样做。 GPU 比你更了解如何安排工作以充分利用设备，你不应该（并且无法）对其进行微观管理。您当然可以通过设置全局和本地工作组大小来影响日程安排。

如果您有两种算法，A 和 B，并且都能够充分利用 GPU，那么您没有理由应该并行运行它们。

Sequentially:
CU 1: AAAAB
CU 2: AAAAB

In parallel:
CU 1: AAAAAAAA
CU 2: BB

如果 A 和 B 没有完全相同的运行时间，并行运行它们实际上会使总运行时间更长：运行时间是 slowest(runtime(A), runtime(B)) vs runtime(A/2) + runtime(B/2)。

如果这对您没有帮助，我建议您提出一个问题，详细说明您的实际用例。你有哪两种算法，运行它们需要哪些数据，它们的设备使用情况是什么，以及为什么要并行运行它们。

【讨论】：

那么每个多处理器上的上下文切换不会有太大的性能损失？ “将调度留给 GPU”方法是 OpenCL 的一个特性还是也适用于例如CUDA？
CUDA 和其他 GPGPU 技术是一样的。您可以将工作排入您希望大小的工作组中，但您无法直接控制硬件调度。我的观点：优化单个内核是一个很好理解的问题，可以彻底分析。优化并发内核的运行是一个更难的问题（变量更多，GPU 调度可能是黑盒），因此如果可以通过顺序内核执行来解决问题，则可以避免。