是否可以在 pyopencl 中运行 4 维工作项？答案

【问题标题】：Is it possible to run a 4 dimensional work item in pyopencl?是否可以在 pyopencl 中运行 4 维工作项？
【发布时间】：2021-07-07 15:30:55
【问题描述】：

我有一个基于 pyopencl 的代码，它在 3 维工作组中运行得非常好，但是当移动到 4 维工作组时，它会因错误而崩溃：

pyopencl._cl.LogicError: clEnqueueNDRangeKernel failed: INVALID_WORK_DIMENSION

四处挖掘，我发现this answer 指向另一个问题，这意味着OpenCl 实际上允许更高维度的工作组。

所以我的问题是是否可以在pyopencl 中更改此设置。从这个other answer 其他地方，我了解到pyopencl 立即输入尺寸，但鉴于我的错误，我认为一定有问题。

这是复制此错误的最小示例代码。该代码适用于第一个内核函数，但它在第二个内核函数上崩溃了。


import pyopencl as cl
import numpy as np

context = cl.create_some_context() 
queue = cl.CommandQueue(context)  


kernel_code = """
__kernel void fun3d( __global double *output)
{
    size_t i = get_global_id(0);
    size_t j = get_global_id(1);
    size_t k = get_global_id(2);
    size_t I = get_global_size(0);
    size_t J = get_global_size(1);
    #
    size_t idx = k*J*I + j*I + i;
    # 
    output[idx] = idx;
}

__kernel void fun4d( __global double *output)
{
    size_t i = get_global_id(0);
    size_t j = get_global_id(1);
    size_t k = get_global_id(2);
    size_t l = get_global_id(3);
    size_t I = get_global_size(0);
    size_t J = get_global_size(1);
    size_t K = get_global_size(2);
    #
    size_t idx = l*K*J*I + k*J*I + j*I + i;
    # 
    output[idx] = idx;
}
"""

program = cl.Program(context, kernel_code).build()

I = 2
J = 3
K = 4
L = 5

output3d = np.zeros((I*J*K)).astype(np.float64)
cl_output3d = cl.Buffer(context, cl.mem_flags.WRITE_ONLY, output3d.nbytes)

program.fun3d(queue, (I,J,K), None, cl_output3d)
cl.enqueue_copy(queue, output3d, cl_output3d)
queue.finish()


import code; code.interact(local=dict(globals(), **locals()))
# 4d attempt

output4d = np.zeros((I*J*K*L)).astype(np.float64)
cl_output4d = cl.Buffer(context, cl.mem_flags.WRITE_ONLY, output4d.nbytes)

program.fun4d(queue, (I,J,K,L), None, cl_output4d)
cl.enqueue_copy(queue, output4d, cl_output4d)
queue.finish()

【问题讨论】：

只需查询您的实现支持的最大维度数是多少，例如：clinfo | grep dim。但我从未听说过超过 3 个。
啊，我明白了，clinfo | grep dim 告诉我，我的两个设备的“最大工作项尺寸 3”；我认为这解决了它。如果您愿意，请发表您的评论作为答案，以关闭此问题。
已添加答案。如果您满意，请接受。

标签： opencl pyopencl

【解决方案1】：

试图指定比实现支持更多的维度是行不通的。

支持的最大维度数可以通过CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_DIMENSIONS或者终端查询，例如：

$ clinfo | grep dim
Max work item dimensions 3

【讨论】：