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我的情况- 作为我博士研究的一部分，我有一个动态编程算法可以使用 OpenCL 在 GPU 上实现。我使用的 GPU 包括 AMD HD 7970、7750、A10-5800K APU 和 nVidia GTX 680。我了解获得良好性能所涉及的原则和大部分最佳实践。

我的程序包含 4 个嵌套循环，并且在我的数据并行公式中，我能够展开 2 个外部循环。现在由于问题的性质，最里面的循环不能不引起分歧。输出是一个表，表示机器上的作业时间表（计算机科学）。

当线程发散（波前中的工作项采用不同的路线）时，我得到错误的值，看起来好像工作项重复了自己。例如，

t = 0, 1, 2, 3, 4, ... 63 , 64, 65, 66, 67, ...
M1 0, 0, 0, 9, 9, ... 9, 0, 0, 0, 9、...

高于工作组大小的是 64。直到 t=63 的第一个值是正确的，但请注意它是如何在 t=64 处再次重复的！它们不应该是零。这里每个工作项都映射到时间 t。

如果我修复导致分歧的参数，表格将完全填满预期的（错误）结果，没有间隙（零），所以我得到从 t=0 到 TMAX 的值 9，其中 TMAX 是 64 的倍数。

问题- 线程分歧是否有导致错误计算或未定义线程行为的趋势？

我已经在互联网、文档和书籍中挖掘了有关线程分歧和内存一致性的任何内容。我以不同的方式实现了整个程序，包括多次调用内核以排除全局内存不一致，但结果都是一样的。

任何输入将不胜感激。谢谢！

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经过进一步调查，我很惭愧地在这里承认这一点，但其中一个计算条件给出了错误的值，因此看起来工作项的行为很奇怪，但实际上并非如此。问题已纠正。谢谢！

于 2013-07-25T18:05:10.357 回答
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我认为您的问题很简单：您假设前 64 个线程将在接下来的 64 个线程之前运行并完成。这不是真的，它们都是并行运行的。

事实上，您必须假设您的所有 GLOBAL 工作组大小将并行运行，甚至以不确定的顺序（从结束到开始）运行。用户可以对内核执行施加的唯一约束是每个线程块（本地工作组大小）将同时运行。这有助于在内部共享中间结果或共享内存访问。

在您的情况下，如果本地工作组使用全局内存作为起点，那么前 64 个线程工作组和第二个工作组将产生相同的结果。

请修改您的代码/算法以使其真正并行。从您的内核代码粘贴也将有所帮助。

于 2013-07-25T12:23:43.237 回答