OpenCl эквивалент поиска последовательных индексов в CUDA

В CUDA, чтобы покрыть несколько блоков, и таким образом увеличить диапазон индексов для массивов, мы делаем что-то вроде этого:

Код стороны хоста:

 dim3 dimgrid(9,1)// total 9 blocks will be launched    
 dim3 dimBlock(16,1)// each block is having 16 threads  // total no. of threads in  
                   //   the grid is thus 16 x9= 144.        

Код устройства

 ...
 ...     
 idx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;// idx will range from 0 to 143 
 a[idx]=a[idx]*a[idx];
 ...
 ...    

Каков эквивалент в OpenCL для достижения вышеуказанного случая?

2 ответа

Решение

На хосте, когда вы ставите ядро ​​в очередь, используя clEnqueueNDRangeKernel, вы должны указать глобальный и локальный размер работы. Например:

size_t global_work_size[1] = { 144 }; // 16 * 9 == 144
size_t local_work_size[1] = { 16 };
clEnqueueNDRangeKernel(cmd_queue, kernel, 1, NULL,
                       global_work_size, local_work_size,
                       0, NULL, NULL);

В вашем ядре используйте:

size_t get_global_size(uint dim);
size_t get_global_id(uint dim);
size_t get_local_size(uint dim);
size_t get_local_id(uint dim);

для извлечения глобальных и локальных размеров работы и индексов соответственно, где dim является 0 за x, 1 за y а также 2 за z,

Эквивалент вашего idx Таким образом, будет просто size_t idx = get_global_id(0);

Смотрите справочные страницы OpenCL.

Эквивалентности между CUDA и OpenCL:

blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x = get_global_id(0)

LocalSize = blockDim.x

GlobalSize = blockDim.x * gridDim.x
Другие вопросы по тегам