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出於好奇找到調用OpenCL內核時可以傳遞的最大參數大小,我發現我可以傳遞一個大於最大大小的數組。這裏是正在發生的事情: (靠了靠,我使用pyopencl)OpenCL:如何傳遞大於max_parameter_size的參數?
>>> plat = cl.get_platforms()
>>> dev = plat[0].get_devices(cl.device_type.ALL)
>>> dev[0]
<pyopencl.Device 'Juniper' on 'AMD Accelerated Parallel Processing' at 0x58fde60>
>>> dev[0].max_parameter_size
1024
在谷歌搜索,我瞭解到,1024是以字節爲單位。(我忘了,其中說,我認爲Nvidia的論壇。)現在
,我跑這個腳本:
import pyopencl as cl
import numpy as np
plat = cl.get_platforms()
dev = plat[0].get_devices(cl.device_type.ALL)
ctx = ctx = cl.Context([ dev[0] ])
cq = cl.CommandQueue(ctx)
kernel = """
__kernel void test(__global int* A, __global int* B){
const int id = get_global_id(0);
B[ id ] = A[ id ];
barrier(CLK_GLOBAL_MEM_FENCE);
}
"""
prg = cl.Program(ctx, kernel).build()
A = np.ones((2**18,), dtype = np.int32)
B = np.zeros_like(A)
A_buf = cl.Buffer(ctx, cl.mem_flags.READ_ONLY|cl.mem_flags.COPY_HOST_PTR, hostbuf = A)
B_buf = cl.Buffer(ctx, cl.mem_flags.WRITE_ONLY, B.nbytes)
調用內核之前,我做了以下內容:
>>> A.nonzero()[0].shape
(262144,)
>>> B.nonzero()[0].shape
(0,)
然後我調用內核並檢查B中的非零元素:
>>> prg.test(cq, A.shape, A_buf, B_buf).wait()
>>> cl.enqueue_copy(cq, B, B_buf)
>>> B.nonzero()[0].shape
(262144,)
因此,cl早期,我可以發送並讀回大小大於cl.max_parameter_size
的數組。 這怎麼可能?或我哪裏錯了?
dev [0] .max_parameter_size給出1024,其中dev [0]是GPU,dev [2] .max_parameter_size給出4096,其中dev [2]是我的comp上的CPU,它們有1GB和4GB的RAM分別。所以我想'dev [i] .max_parameter_size'返回可用於計算設備的內存大小.....因此,我假設它們在Bytes中是錯誤的,它們實際上以MB爲單位。謝謝您的幫助。 – Yash 2013-03-21 08:53:35
你應該放棄猜測並假設,而是接受標準所說的話。正如答案中給出的那樣,'CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE'告訴你可以一次分配多少。 – matthias 2013-03-21 11:02:17
@matthias,你是對的,我不應該猜到。但是我沒有找到通過向OpenCL設備發送這些查詢返回的值的單位(即比特/字節/ KB/MB),並且我已經在Google上花費了幾個小時的時間。現在,我知道他們是什麼。謝謝您的幫助。 – Yash 2013-03-22 06:28:16