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我想将一些数据从全局设备内存中的缓冲区复制到处理核心的本地内存中 - 但是，有一个转折。

我知道async_work_group_copy，它很好（或者更确切地说，它很笨拙而且很烦人，但是可以工作）。但是，我的数据不是连续的 - 它是跨步的，即我要复制的每两个连续的 Y 字节之间可能有 X 字节。

显然我不会复制所有无用的数据——它甚至可能不适合我的本地内存。我能做些什么呢？我想避免编写实际的内核代码来进行复制，例如

threadId = get_local_id(0);
if (threadId < length) {
    unsigned offset = threadId * stride;
    localData[threadId] = globalData[offset];
}
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您可以使用async_work_group_strided_copy()OpenCL API 调用。

感谢@DarkZeros 的评论，这是 pyopencl 中的一个小例子。让我们假设一个 RGB 图像的小条纹，像这样 4 x 1 表示：

img = np.array([58, 83, 39, 157, 190, 199, 64, 61, 5, 214, 141, 6])

并且您想访问四个红色通道，即 [58 157 64 214] 您会这样做：

def test_asyc_copy_stride_to_local(self):
    #Create context, queue, program first
     ....
    #number of R channels
    nb_of_el = 4
    img = np.array([58, 83, 39, 157, 190, 199, 64, 61, 5, 214, 141, 6])
    cl_input = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=img)
    #buffer used to check if the copy is correct
    cl_output = cl.Buffer(ctx, mf.WRITE_ONLY, size=nb_of_el * np.dtype('int32').itemsize)
    lcl_buf = cl.LocalMemory(nb_of_el * np.dtype('int32').itemsize)
    prog.asynCopyToLocalWithStride(queue, (nb_of_el,), None, cl_input, cl_output, lcl_buf)
    result = np.zeros(nb_of_el, dtype=np.int32)
    cl.enqueue_copy(queue, result, cl_output).wait()
    print result

内核：

kernel void asynCopyToLocalWithStride(global int *in, global int *out, local int *localBuf){
    const int idx = get_global_id(0);
    localBuf[idx] = 0;
    //copy 4 elements, the stride = 3 (RGB)
    event_t ev = async_work_group_strided_copy(localBuf, in, 4, 3, 0);
    wait_group_events (1, &ev);
    out[idx] = localBuf[idx];
}
于 2013-07-18T13:41:23.743 回答