OpenCL - 为大型数据集设置本地内存答案

【问题标题】：OpenCL - Setting up local memory for a large datasetOpenCL - 为大型数据集设置本地内存
【发布时间】：2017-04-09 23:44:37
【问题描述】：

我有以下问题。我有 6000 * 1000 个元素需要并行处理（大部分时间）。但是，在内核的某些部分，这 6000 项必须加在一起。

当我尝试将内核输入设置为 (globalThreads = 6000 * 1000, localThreads = 6000) 时，它似乎抛出了一个错误 (CL_INVALID_WORK_GROUP_SIZE)。似乎一个工作组中的本地元素的最大数量是有限的。

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： opencl

【解决方案1】：

您不能将本地线程设置得那么高。大多数硬件只能执行 128 到 1024 个左右的本地线程（带有 CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE 的 clGetDeviceInfo 会告诉你你的设备）。您可以将本地大小保留为 NULL，运行时将为您选择一个大小，但如果您的全局大小不是设备工作组大小的倍数，这可能不会为您提供最佳性能。为了获得最佳性能，您可以尝试不同的局部大小，然后同时指定两者，但全局必须是 OpenCL 1.x 中局部大小的倍数。将全局四舍五入，然后检查内核中的工作项索引，看看它是否低于您的实际工作大小。

【讨论】：

最大计算单元：15 最大工作项维度：3 最大工作项[0]：1024 最大工作项[1]：1024 最大工作项[2]：64 最大工作组大小：1024 I好像有以下参数，是不是意味着我要按数据分成1024大小的块？
在您的问题中，您正在生成 1024 个线程的多个线程，但仅使用 1000 个线程的多个线程。使局部大小为 1000。如果总工作是落沙，则每个颗粒都是局部大小。 1000. 您不能为 1.2 版分区颗粒。
最大工作组大小：1024 表示您在此设备上的本地大小不能大于 1024。此外，全局大小必须是局部大小的整数倍（在 OpenCL 1.x 中）。就像我说的，如果您不想处理这些规则，可以不指定本地大小（但您可能无法获得最佳性能）。