OpenCL GPU와 CPU는 같지만 OpenCl의 알고리즘은 두 장치에서 다르게 작동합니다.

Question

두 가지 프로그램이 처음부터 작성되었습니다. 하나는 정수이고 두 번째 행렬 - 행렬 곱셈입니다. GPU 카드로 두 프로그램을 실행할 때 전역 크기를 1024로 설정했을 때 커널 코드가 1024 번 실행될 것으로 예상했는데 문제가 없었습니다. 전체 크기를 설정하고 로컬 크기를 변경하는 것과 같은 양의 시간을 실행했습니다. 결과를 코드화하고 출력하는 데 문제가되지 않았습니다. 동일한 코드를 CPU와 함께 실행하려고했는데, 커널 기능이 전역 크기에서 설정된 시간만큼 동일한 시간을 실행하지 않는 것을 보았을 때 충격을 받았습니다. 전역 크기 = 2048, 로컬 크기 = 1, 커널 기능의 2048 실행을 예상하고 있습니다. 그래, 2048, 이지만 글로벌 크기 = 2048이고 로컬 크기 = 16이면 그것은 256 번 실행합니다 ... 정상입니까? opencl에서 GPU와 CPU가 다른 이유는 무엇입니까? 나는 우리가 사용하는 장치가 사용자 측에 문제가되지 않는다고 생각합니다. 동일한 코드가 다른 장치에서 동일하게 작동해야합니다. 나는 틀린 사람들인가?

도움을 위해 미리 감사드립니다!

Answer 1

직렬 작업에 원자 단위 작업을 사용합니다 (또는 적어도 쉽게 쉽게 사용할 수 없음). 참여 얼마나 많은 스레드를 계산하려면 a[0]+=1;

atomic_add(&a[0],1); 

작업 또는 중요하지 않습니다 서명 부호없는 정수입니다

atomic_inc(a) 

을 더 나은해야 사용하지 마십시오.

Answer 2

문제의 원인을 발견했습니다. 그것은 float의 정밀도가 좋지 않아서 변수를 두 배로 변경하면 잘 동작합니다. 나는 CPU와 GPU를 부동 소수점 연산의 관점에서 읽었으며, 정밀도와 관련하여 약간 다른 방식으로 작업합니다.