CL_DEVICE_MIN_DATA_TYPE_ALIGN_SIZE: 128 CL_DEVICE_SINGLE_FP_CONFIG: CL_FP_DENORM | CL_FP_INF_NAN | CL_FP_ROUND_TO_NEAREST | CL_FP_ROUND_TO_ZERO | CL_FP_ROUND_TO_INF | CL_FP_FMA CL_DEVICE_SINGLE_FP_CONFIG: CL_READ_ONLY_CACHE | CL_READ_WRITE_CACHE CL_DEVICE_GLOBAL_MEM_CAC...
__kernel void work_item() { int global_size = get_global_size(0); int global_idx = get_global_id(0); int global_offset = get_global_offset(0); int group_size = get_num_groups(0); int group_idx = get_group_id(0); int local_size = get_local_size(0); int local_idx = ...
size_t globalWorkSize[1] = {DATA_SIZE}; size_t localWorkSize[1] = {1}; clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, 1, nullptr, globalWorkSize, localWorkSize, 0, nullptr, nullptr); /* 10. read data from output */ clEnqueueReadBuffer(command_queue, mem_object_output, CL_TRUE, 0...
local_size 控制每个core分到几个workitem,每个.cl文件里,已经hard coding了一个workitem计算的数据量。 device端会有循环,控制单个core循环执行几次kernel,一般执行一次,消耗一个workitem。不过有些kernel内部优化指令密度,switch(local_size )一次做完多个workitem)。 比如global_size=8 然后有2个core,那么每个core...
我们首先会将work group size定为最大能接受的尺寸。然后,我们将这个work group平均划分为两组,对它们进行测试。我们在中间定义了一个local memory的变量,每个线程都能访问它,不过我们只让pid为0以及pid为[max_work_group_size / 2]的线程去访问它,以不受太多干扰。如果这个标志在线程组0执行时被线程组1改变,...
OpenCL是一种开放的跨平台并行计算框架,用于利用多核处理器、图形处理器(GPU)和其他加速器进行高性能计算。在OpenCL中,global_work_size是指在全局内存空间中的工作项(work item)数量。工作项是OpenCL中最小的并行执行单元,每个工作项负责执行一个特定的任务。
它们只读写全局内存,每个线程都有不同的位置。CUDA的启动配置是200 blocks of 250 threads (1D),它直接对应于OpenCL - 50,000 global work size and 250 local work sizeOpenCL代码运行得更快。这是可能的吗?还是我选错了时机?我的理解是,NVIDIA的OpenCL实现是 浏览0提问于2014-05-06得票数 19...
&global_item_size,&local_item_size, 0, NULL, NULL); 这个就表示上面这个数据并行计算的kernel中每一个work-group由1个work-item组成,而共有4个work-items要被处理,即总的work-items要被分成4个work-group。 另外work-item对应硬件上的一个PE(processing element),而一个work-group对应硬件上的一个CU(comp...
clSetKernelArg(kernel,0,sizeof(cl_mem),&bufferA); clSetKernelArg(kernel,1,sizeof(cl_mem),&bufferB); //step 10:内核入队执行。注意这里第三个参数已经改成2,表示二维数据。 clEnqueueNDRangeKernel(cmdQueue,kernel, 2,NULL, globalWorkSize, ...
size_tgloabalWorkSize=ARRAY_SIZE; size_tlocalWorkSize=1; std::cout<<"GPU 运行开始:"<<time_stamp()<<std::endl; errNum=clEnqueueNDRangeKernel(commandQueue,kernel,1,NULL,&gloabalWorkSize,&localWorkSize,0,NULL,NULL); std::cout<<"GPU 运行结束:"<<time_stamp()<<std::endl; ...