问题标签 [pyopencl]

在我的 C OpenCL 代码中，我clSetKernelArg用来创建__local用于我的内核的“可变大小”内存，这在 OpenCL 本身中不可用。看我的例子：

我现在的问题是，如何在 pyopencl 中做同样的事情？

我查看了 pyopencl 附带的示例，但我唯一能找到的是一种使用模板的方法，在我看来，这似乎是一种矫枉过正的做法。见例子。

你有什么建议吗？

更新：int4我的内核中的错误。

我正在使用 pyopencl 但无法使结构对齐正常工作。在下面的代码中，两次调用内核，该b值被正确返回（如 1），但该c值具有一些“随机”值。

换句话说：我正在尝试读取结构的两个成员。我能读第一个但不能读第二个。为什么？

无论我使用 numpy 结构化数组还是使用 struct 打包，都会出现同样的问题。评论中的_-attribute__设置也无济于事。

我怀疑我在代码的其他地方做了一些愚蠢的事情，但看不到它。任何帮助表示赞赏。

输出（我必须在剪切+粘贴时重新格式化，所以可能稍微弄乱了换行符；我还添加了注释，说明各种打印值是什么）：

我曾在几个项目中使用 OpenCL，但始终将内核编写为一个（有时相当大）函数。现在我正在处理一个更复杂的项目，并希望在多个内核之间共享功能。

但是我能找到的示例都将内核显示为单个文件（很少有人调用辅助函数）。似乎应该可以使用多个文件 -clCreateProgramWithSource()接受多个字符串（并组合它们，我假设） - 尽管 pyopenclProgram()只需要一个源。

所以我想听听任何有这样做经验的人的意见：

• 是否存在与多个源文件相关的问题？
• pyopencl 是简单地连接文件的最佳解决方法吗？
• 有没有办法编译函数库（而不是在每个内核中传递库源，即使不是全部都使用）？
• 如果每次都需要传入库源，是否会丢弃未使用的函数（无开销）？
• 还有其他最佳实践/建议吗？

谢谢。

免责声明：本文作者对 C++ 和 Python 的了解有限，对 Java 和 Ruby 有足够的了解。

“OpenCL 编程指南”一书中的一个示例使用以下 OpenCL 自定义图形数据结构，以便 Dijkstra 算法在 OpenCL 设备上运行：

此数据结构基于 Pawan Harish 和 PJ Narayanan 撰写的“使用 CUDA 在 GPU 上加速大型图形算法”一文中的示例。

基本上，它有三个数组：一个顶点数组V，每个顶点指向它在边数组中的相邻顶点E（一个顶点i+1的相邻顶点i紧跟在数组中的该顶点的相邻顶点E）。第三个数组用于边缘权重（还有两个更具体的 OpenCL 相关数组）。

如何在 Python/Numpy 中表示这个数据结构？我想在 PyOpenCL 中使用它。

我有一个问题：快速线性系统求解（我有很多这样的系统）。我将使用 GPU 和 OpenCL 解决它。

我喜欢动态语言，例如 Ruby 或 Python，并且我已经摆脱了使用 C 等低级语言的习惯。

所以我有两个同时的目标：

1. 开发这样的 OpenCL 解决方案，以尽可能少的努力尽可能快地求解线性系统。
2. 不要在性能上损失太多。我不想为了方便而支付 2-10 倍的减速，但我准备为使用高级语言的工作支付 30-50%。

对我来说最好的情况是：几乎在 OpenCL C 中编译 python 代码几乎没有浪费。

我找到了这样的解决方案：pure OpenCL C、PyOpenCL、Clyther。

我应该从什么开始？

我刚开始使用 PyOpenCL 和一般的 OpenCL（来自 CUDA）。事情是，当我使用这个非常简单的虚拟内核时：

我在构建步骤得到了这个：

C:\Python27\lib\site-packages\pyopencl\cache.py:338：用户警告：构建成功，但导致非空日志：在 pyopencl.Device ' Intel(R) Core(TM) i5-2410M CPU 上构建@ 2.30GHzC:\Python27\lib\site-packages\pyopencl__init__.py:173：用户警告：构建成功，但导致非空日志：在 pyopencl.Device ' Intel(R) Core(TM) i5-2410M CPU 上构建@ 2.30GHz

在这里我什至没有返回我的解释器命令提示符，我必须按 Enter 键才能返回到提示符。我想应该有一些实际的信息，但我无法让它显示出来。顺便说一句，内核运行良好，所以没有问题。这很烦人。任何想法这可能是什么？

我正在为一个专门的矩阵函数编写一段 OpencL 代码：对于一个Dx1向量v、两个DxD矩阵A和B一个常数c，返回1xD向量r在哪里r[i] = c * sum_over_j (v[j] * A[i][j] * B[i][j])

以下是我到目前为止的内容，但运行速度非常慢。没有求和但返回DxD矩阵的版本大约快十倍。如果这有什么不同，它会从 PyOpenCL 中调用。

有什么做错了吗？可以优化吗？

干杯!

PyOpenCL 文档中未注释此函数：http ://documen.tician.de/pyopencl/runtime.html?highlight=enqueue#pyopencl.Event.wait

我的问题是：我必须在 for 循环中调用内核，并在每次调用后将复制操作与pyopencl.enqueue_copy_buffer(dest, src, size). 首先，我使用.wait()附加的 (ie pyopencl.enqueue_copy_buffer(dest, src, size).wait()) 执行此操作，因为我在示例中找到了这一点。然后我删除.wait()并获得了非常显着的加速。

那么这个功能有什么用，在什么情况下可以放弃呢？谢谢。

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。

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？

以下程序在我的机器上使用 ATI Firepro V8750 的输出如下：

（这发生在调用第一个 clGetDeviceIDs 时）。返回的错误代码是-30。这意味着什么？

我无法理解为什么它无法找到该设备。我检查了 CLinfo.exe 列出了我的 GPU 以及我拥有的 Intel CPU。有人可以给我一些关于这里有什么问题的指示吗？

附加信息：

AMD 应用程序 SK 2.4

Firepro 驱动程序：8.911.3.3_VistaWin7_X32X64_135673

12-4_vista_win7_32_dd_ccc

Windows 7 另外我必须提到 firePro 驱动程序的一些组件无法安装。

这是 CLINFO 输出：GPU：

中央处理器：

为什么两个突出显示的版本不同？