在 OpenCL 中计算可变长度数组
Computing on variable length arrays in OpenCL
我正在使用 OpenCL(Xcode,Intel GPU),我正在尝试实现一个计算移动平均值和偏差的内核。我想将几个不同长度的双数组传递给内核。这是否可以实现,或者我是否需要用零填充较小的数组,以便所有数组的大小相同?
我是 OpenCL 和 GPGPU 的新手,所以请原谅我对任何术语的无知。
您可以将任何缓冲区传递给内核,内核不需要全部使用它。
例如,如果您的内核减少缓冲区,您可以在 运行 时间使用 get_global_size(0)
查询工作项(要减少的项)的数量。然后用适当的参数调用内核。
一个例子(未优化):
__kernel reduce_step(__global float* data)
{
int id = get_global_id(0);
int size = get_global_size(0);
int size2 = size/2;
int size2p = (size+1)/2;
if(id<size2) //Only reduce up to size2, the odd element will remain in place
data[id] += data[id+size2p];
}
那你就可以这样调用了
void reduce_me(std::vector<cl_float>& data){
size_t size = data.size();
//Copy to a buffer already created, equal or bigger size than data size
// ... TODO, check sizes of buffer or change the buffer set to the kernel args.
queue.enqueueWriteBuffer(buffer,CL_FALSE,0,sizeof(cl_float)*size,data.data());
//Reduce until 1024
while(size > 1024){
queue.enqueueNDRangeKernel(reduce_kernel,cl::NullRange,cl::NDRange(size),cl::NullRange);
size /= 2;
}
//Read out and trim
queue.enqueueReadBuffer(buffer,CL_TRUE,0,sizeof(cl_float)*size,data.data());
data.resize(size);
}
我正在使用 OpenCL(Xcode,Intel GPU),我正在尝试实现一个计算移动平均值和偏差的内核。我想将几个不同长度的双数组传递给内核。这是否可以实现,或者我是否需要用零填充较小的数组,以便所有数组的大小相同?
我是 OpenCL 和 GPGPU 的新手,所以请原谅我对任何术语的无知。
您可以将任何缓冲区传递给内核,内核不需要全部使用它。
例如,如果您的内核减少缓冲区,您可以在 运行 时间使用 get_global_size(0)
查询工作项(要减少的项)的数量。然后用适当的参数调用内核。
一个例子(未优化):
__kernel reduce_step(__global float* data)
{
int id = get_global_id(0);
int size = get_global_size(0);
int size2 = size/2;
int size2p = (size+1)/2;
if(id<size2) //Only reduce up to size2, the odd element will remain in place
data[id] += data[id+size2p];
}
那你就可以这样调用了
void reduce_me(std::vector<cl_float>& data){
size_t size = data.size();
//Copy to a buffer already created, equal or bigger size than data size
// ... TODO, check sizes of buffer or change the buffer set to the kernel args.
queue.enqueueWriteBuffer(buffer,CL_FALSE,0,sizeof(cl_float)*size,data.data());
//Reduce until 1024
while(size > 1024){
queue.enqueueNDRangeKernel(reduce_kernel,cl::NullRange,cl::NDRange(size),cl::NullRange);
size /= 2;
}
//Read out and trim
queue.enqueueReadBuffer(buffer,CL_TRUE,0,sizeof(cl_float)*size,data.data());
data.resize(size);
}