【问题标题】:Parallel reduction sum on gpu computes wrong openclgpu上的并行减少和计算错误的opencl
【发布时间】:2016-03-29 13:36:01
【问题描述】:

所以我在全局内存中的gpu上写了一个并行归约和,因为我的gpu没有共享内存(我相信这意味着我不能使用本地内存?)。 问题是当我尝试添加超过 1024*4 的数字时,它开始输出错误的解决方案,通常会根据我输入的数字数量减少几百到几千。可能是什么原因? A 是输入,C 是输出。

  __kernel void GMM(__global float *A, __global float *B, __global float *C) 
{
uint global_id =get_global_id(0);
uint group_size=get_global_size(0);

B[global_id]=A[global_id];
for(int stride = group_size/2;stride>0;stride /=2)
{ 
    if(global_id<stride)
    {
         B[global_id]+=B[global_id+stride];
    } 
}
if(global_id == 0)
C[get_group_id(0)]=B[0];
}

【问题讨论】:

  • 您安排了多少个工作组,工作组的规模是多少?
  • 我的全局大小为 1024*4,局部大小为 2,所以 2048 个工作组。
  • 我想我正在输入某种上限,并最终添加了当我超过 1024*4 全局大小时已经添加的随机全局值?
  • 你能写一个工作代码和一个非工作代码吗?具有全球和本地号码。
  • 如果没有同步,这样的缩减就无法进行。无法保证工作项的执行顺序。此外,OpenCL 中还有no global sync 机制。所以你需要构建一个工作组感知的归约。

标签: sum opencl gpu


【解决方案1】:

显然解决了我确实有共享内存。通过使用 __local 内存和本地屏障,解决方案是一致且正确的!

【讨论】:

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