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这是 OpenCL 1.1 ，使用英特尔 SDK (1.5 x64)。PyOpenCL 2011.2。我在 Linux (Fedora) 上。

下面的代码打印"DERP1"，但没有别的。

import pyopencl as cl
import numpy
import struct

ctx = cl.create_some_context()
queue = cl.CommandQueue(ctx)
mf = cl.mem_flags

board = numpy.zeros((10, 24), dtype=numpy.int8)
board_buf = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=board)

can_move = numpy.zeros(1, dtype=numpy.int8)
can_move_buf = cl.Buffer(ctx, mf.READ_WRITE | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=can_move)

program = cl.Program(ctx, """
__kernel void can_move(
    __global const char *board,
    const char2 board_size,
    __global char *can_move)
{
    *can_move = 1;
}
""").build()

move = program.can_move(queue, board.shape, None,
    board_buf, #__global const char *board,
    struct.pack('bb', 10, 24), #__global const char2 board_size
    can_move_buf) #__global *can_move



result = numpy.empty_like(can_move)
print "DERP1"
move.wait()
print "DERP2"
cl.enqueue_copy(queue, result, can_move_buf)
print "DERP3"

print result

它打印"DERP1"然后继续工作。

但是，如果我删除第一个或第二个参数（即boardor board_size），程序会停止并按[1]我的预期打印。

到底是怎么回事？我如何按照我的意思进行这项工作？

编辑： top持续报告超过 350% 的 CPU 使用率。如果我将 global_size 从board.shape(ie (10, 24)) 替换为(1,)(ie only one task in a dimension)，那么我得到大约 100% 的 CPU 使用率。对我来说，这表明这一项任务一直在不停地忙循环运行，但我不知道为什么。对于这个任务，与 10*24 任务一样，如果我删除第一个或第二个参数，它就会停止。

edit2: : 我很确定这是 PyOpenCL 的问题吗？我尽可能地将示例移植到 C 中，其结果可以在此处找到，但 C 示例没有挂起。谁能发现一些差异或找出问题所在？

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1 回答 1

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我将您的代码剪切并粘贴到一个文本文件中并在我的系统上运行它，它运行得很好。

jmt@belle:~$ python djhang.py
DERP1
DERP2
DERP3
[1]
jmt@belle:~$

我确实注意到您的代码中有两件事我在示例代码或我自己的代码中都没有看到。我使用元组来表示大小——例如 (64,) 用于 1D 内核， (64,64,) 用于 2D 内核。那对你有用吗？另外，我将 wait() 调用直接放在程序执行调用之后。数组创建应该与 OpenCL 的东西正交，但我只是不喜欢它们之间有任何东西。

希望有帮助！

于 2012-12-27T20:11:32.597 回答