我對這個架構感到沮喪，因爲沒有明顯的解釋爲什麼工作組應該是三維的，或者我還沒有找到解釋。由於任何維度都可以從一個維度的工作組中模擬出來，它似乎會增加額外的複雜性，並且比現在理解將工作劃分爲工作組的最佳方式更難。爲什麼OpenCL工作組3維？
For example, this person discovered that switching axis sped up his execution with a factor of two.
一個假設我是想OpenCL的工作項ID和存儲器查找之間的關係，瑣碎，讓預見的存儲操作，可以是I/O優化。
如果您的應用程序/算法不需要它，工作組不必是三維的。您可以指定1維，2維或3維 - 並且將來無疑更多。因此，使用更少的尺寸當然很適合您的應用程序。
那麼爲什麼規範允許更多的維度？就像您指出的那樣，可以使用單個維度模擬較高的維度。一個例子是用於物理/分子模擬的3維N體模擬。
選擇使用3D工作組的一個巨大優勢是將代碼複雜性降低了一點點。在引擎蓋下，你運行openCL的SDK可能會爲你做仿真。
至於在您的示例中的性能提升2倍：這種提升是內存訪問模式更好的結果，而不是在2D工作組上運行的硬件固有的可怕性。這個問題的答案解釋了進一步優化內核的方法，這對當今的gpu硬件來說是很好的策略。
使用3D工作組的更微妙的好處是未來的硬件可能不需要模擬額外的維度。也許內存，處理器等將適合3D工作組，並減少或消除對不良內存訪問模式的損失。如果您使用1D組編寫代碼，那麼您將錯過這些平臺上的潛在性能提升。即使在今天，也可以創建FPGA/ASIC芯片來比GPU更好地處理3D工作組。
真的告訴你只有3個維度是允許的嗎？
clEnqueueNDRangeKernel()使用無符號整數指定維數，併爲每個維度大小使用無符號整數數組。
OpenCL規範指出尺寸的最大數量是實現定義的作爲常量CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_DIMENSIONS，實際上它常常是3，但可以是任何東西。這只是一個方便的問題，因爲大多數計算問題都是基於1到3維的「現實世界」數據。
此外，沒有人強迫你使用3.大多數應用程序使用1和2，並且工作得很好。
如果你想爲什麼N而不是總是1，當你必須使用本地存儲器時，你會明白它。工作組爲2D時，在圖像中使用本地內存非常容易，因爲工作項會覆蓋圖像的一個小矩形區域，而不是一行。
您可以通過巧妙的索引轉換來模擬它，但是使用它作爲API的設計時，它更容易和更具可讀性。
對不起，我被劫持的答案是：D –
TL; DR-3維工作組純粹是一種便利功能。 –