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我正在使用 C++ 绑定在 OpenCL 中编程。我有一个问题，在 NVidia 硬件上，我的 OpenCL 代码自发地产生非常大的数字，然后（在下一次运行中）“1.#QNaN”。我的代码几乎是一个简单的物理模拟，使用方程 x = vt * .5at^2。我唯一注意到的奇怪之处是粒子的速度突然上升到大约 6e+34，我猜这是那台机器上的最大浮点值。但是，在此之前的速度/力非常小，通常小于 1。

我使用的特定 GPU 是 Tesla M2050，带有最新的驱动程序。我使用我的 AMD Fusion CPU 作为平台（它没有专用的 GPU）在我的笔记本电脑上进行原型设计，并且问题不会在那里发生。我不确定这是否是 NVidia 驱动程序问题、我的计算问题，或者完全是其他问题。

这是内核代码（注意：我有理由确定质量总是非零）：

_kernel void update_atom(__global float4 *pos, __global float4 *vel, __global float4 *force,
                        __global const float *mass, __global const float *radius, const float timestep, const int wall)
{
    // Get the index of the current element to be processed
    int i = get_global_id(0);
    float constMult;
    float4 accel;
    float4 part;

    //Update the position, velocity and force
    accel = (float4)(force[i].x/mass[i],
            force[i].y/mass[i],
            force[i].z/mass[i],
            0.0f);
    constMult = .5*timestep*timestep;
    part = (float4)(constMult*accel.x,
            constMult*accel.y,
            constMult*accel.z, 0.0f);
    pos[i] = (float4)(pos[i].x + vel[i].x*timestep + part.x,
                pos[i].y + vel[i].y*timestep + part.y,
                pos[i].z + vel[i].z*timestep + part.z,
                0.0f);
    vel[i] = (float4)(vel[i].x + accel.x*timestep,
                vel[i].y + accel.y*timestep,
                vel[i].z + accel.z*timestep,
                0.0f);
    force[i] = (float4)(force[i].x,
                force[i].y,
                force[i].z,
                0.0f);


    //Do reflections off the wall
    //http://www.3dkingdoms.com/weekly/weekly.php?a=2
    float4 norm;
    float bouncePos = wall - radius[i];
    float bounceNeg = radius[i] - wall;
    norm = (float4)(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
    if(pos[i].x >= bouncePos)
    {
        //Normal is unit YZ vector
        pos[i].x = bouncePos;
        norm.x = 1.0f;
    }
    else if(pos[i].x <= bounceNeg)
    {
        pos[i].x = bounceNeg;
        norm.x = -1.0f;
    }
    if(pos[i].y >= bouncePos)
    {
        //Normal is unit XZ vector
        pos[i].y = bouncePos;
        norm.y = 1.0f;
    }
    else if(pos[i].y <= bounceNeg)
    {
        //etc
        pos[i].y = bounceNeg;
        norm.y = -1.0f;
    }
    if(pos[i].z >= bouncePos)
    {
        pos[i].z = bouncePos;
        norm.z = 1.0f;
    }
    else if(pos[i].z <= bounceNeg)
    {
        pos[i].z = bounceNeg;
        norm.z = -1.0f;
    }
    float dot = 2 * (vel[i].x * norm.x + vel[i].y * norm.y + vel[i].z * norm.z);
    vel[i].x = vel[i].x - dot * norm.x;
    vel[i].y = vel[i].y - dot * norm.y;
    vel[i].z = vel[i].z - dot * norm.z;
}

这就是我将信息存储到内核中的方式。PutData 只是使用 std::vector::push_back 函数将原子的位置、速度和力转换为相应的向量，而 kernel 只是我为 OpenCL 库编写的一个包装类（你可以相信我，我把正确的参数放入入队函数的正确位置）。

void LoadAtoms(int kernelNum, bool blocking)
{
    std::vector<cl_float4> atomPos;
    std::vector<cl_float4> atomVel;
    std::vector<cl_float4> atomForce;
    for(int i = 0; i < numParticles; i++)
        atomList[i].PutData(atomPos, atomVel, atomForce);
    kernel.EnqueueWriteBuffer(kernelNum, posBuf, blocking, 0, numParticles*sizeof(cl_float4), &atomPos[0]);
    kernel.EnqueueWriteBuffer(kernelNum, velBuf, blocking, 0, numParticles*sizeof(cl_float4), &atomVel[0]);
    kernel.EnqueueWriteBuffer(kernelNum, forceBuf, blocking, 0, numParticles*sizeof(cl_float4), &atomForce[0]);
}

void LoadAtomTypes(int kernelNum, bool blocking)
{
    std::vector<cl_float> mass;
    std::vector<cl_float> radius;
    int type;
    for(int i = 0; i < numParticles; i++)
    {
        type = atomList[i].GetType();
        mass.push_back(atomTypes[type].mass);
        radius.push_back(atomTypes[type].radius);
    }
    kernel.EnqueueWriteBuffer(kernelNum, massBuf, blocking, 0, numParticles*sizeof(cl_float), &mass[0]);
    kernel.EnqueueWriteBuffer(kernelNum, radiusBuf, blocking, 0, numParticles*sizeof(cl_float), &radius[0]);
}

与往常一样，我的代码还有更多内容，但这与内核有关。

我看到了类似的这个问题，但我尽可能使用 cl_float4，所以我不认为这是对齐问题。真的没有任何其他相关的问题。

我意识到这可能不是一个简单的问题，但在我们可以在办公室获得新硬件进行测试之前，我已经没有想法了。谁能帮我吗？

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由于没有人回答，我想我只会贡献我到目前为止所学到的东西。

我没有明确的结论，但至少，我弄清楚了为什么它经常这样做。因为我正在运行这个（和其他类似的内核）来计算时间顺序的估计，所以我正在清除列表，调整它们的大小，然后重新运行计算。然而，我没有做的是调整缓冲区的大小。这导致一些未定义的数字被线程拉取。

但是，这并不能解决我长时间运行程序所产生的 QNaN。那些只是自发地出现。也许这是我忽略的类似问题，但我不能说。如果有人对此问题有进一步的意见，将不胜感激。

于 2012-06-03T23:13:16.380 回答