使用 CPU 时的 OpenCL 段错误答案

【问题标题】：OpenCL segfault when using CPU使用 CPU 时的 OpenCL 段错误
【发布时间】：2014-01-17 20:34:09
【问题描述】：

我正在使用 OpenCL 实现 FFT 算法（特别是 OpenCL in Action 中的算法。它在两个不同的 NVIDIA GPU（Tesla K20c 和 GeForce GTX 650）上运行良好，但是当我在我的 Intel CPU 上运行它时给我一个分段错误。

我在内核代码中找到了问题，但这没有意义。包含错误的唯一两行是下面块中对本地内存的最后两次写入。其他对内存的写入不会导致 CPU 出现问题，也不会导致 GPU 出现问题。

__kernel void fft_init(__global float2 *g_data, __local float2 *l_data, 
                   uint points_per_group, uint size, int dir) {

    uint4 br, index;
    uint points_per_item, g_addr, l_addr, i, fft_index, stage, N2;
    float2 x1, x2, x3, x4, sum12, diff12, sum34, diff34;

    points_per_item = points_per_group/get_local_size(0);
    l_addr = get_local_id(0) * points_per_item;
    g_addr = get_group_id(0) * points_per_group + l_addr;

    for(i=0; i<points_per_item; i+=4) {

     ...

        l_data[l_addr] = sum12 + sum34;
        l_data[l_addr+1] = diff12 + diff34;
        l_data[l_addr+2] = sum12 - sum34;
        l_data[l_addr+3] = diff12 - diff34; 

        l_addr+= 4;
}

我也知道问题不在于l_addr + {2,3}，因为在内核中，该数组至少被l_addr + 4 访问。

以前有没有人遇到过这样的问题，或者对如何解决它有任何想法？为了运行内核，我使用 EnqueueNDRangeKernel，在设置本地内存数组的参数时，我使用了整个可用的本地内存大小。

提前致谢！

【问题讨论】：

我的猜测是您正在访问已分配数组的末尾。您期望 l_data 数组的大小是多少（以字节为单位）以及您在 clSetKernelArg 大小参数中传递的值是多少？另外，CL_DEVICE_LOCAL_MEM_SIZE 的 clGetDeviceInfo 返回什么？合身吗？最后，如果您使用的本地内存是固定大小的（而不是动态的），更好的形式是：__local float localBuffer[1024];，而不是使用内核参数。
l_data 数组是 LOCAL_MEM_SIZE 的确切大小，由 GetDeviceInfo 返回。在本例中，它是 32768，这就是我传递给 clSetKernelArg 的数字。 clSetKernelArg 的指针参数为 NULL，我现在将使用它来查看是否有问题。本地内存是动态的，而不是固定的，因为我使用设备可用的整个本地内存 - 但我会从内核内部研究一种方法。
忽略我上面所说的关于 NULL 参数的内容，我发现它应该是这样的。我发现在最小的情况下，l_addr 永远不会大于get_local_id(0)。由于每个组的工作项数量远小于 LOCAL_MEM_SIZE，我无法理解为什么访问 l_data[l_addr+3] 会超出数组的末尾。

标签： opencl

【解决方案1】：

我不完全确定它为什么会起作用，但我已经设法找到了解决方案。使用此程序，工作组大小需要为 1024。两张 NVIDIA 卡已经将此作为其最大工作组大小，但 Intel CPU 的最大工作组大小为 4096（均由 clGetKernelWorkGroupInfo(...CL_KERNEL_WORK_GROUP_SIZE...) 返回。这就是为什么GPU 可以工作，而 CPU 没有。

同样，不知道为什么这可以使代码正常工作，但这是一个修复，我会接受它。

【讨论】：