Question

从following post开始，我尝试实现数组的减少使用此内核代码：

 #pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_int64_base_atomics : enable

__kernel void sumGPU ( __global const long *input, 
               __global long *finalSum
               )
 {
  uint local_id = get_local_id(0);
  uint group_size = get_local_size(0);

  // Temporary local value
  local long tempInput;

  tempInput = input[local_id];

  // Variable for final sum 
  local long totalSumIntegerPart[1];

  // Initialize sums
  if (local_id==0)
    totalSumIntegerPart[0] = 0;

  // Compute atom_add into each workGroup 
  barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);

  atom_add(&totalSumIntegerPart[0], tempInput);

  barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);

  // Perform sum of each workGroup sum
  if (local_id==(get_local_size(0)-1))
    atom_add(finalSum, totalSumIntegerPart[0]);

}

但finalSum的值不是预期值（我最初将input数组设置为：

 for (i=0; i<nWorkItems; i++)
    input[i] = i+1;

所以，我希望nWorkItems = 1024：finalSum = nWorkItems*(nWorkItems+1)/2=524800

实际上，我得到finalSum = 16384。

我通过sizeWorkGroup = 16和nWorkItems = 1024来获得此结果。

奇怪的是，对于sizeWorkGroup = 32和nWorkItems = 1024，我得到了另一个值：finalSum = 32768

我不理解最后一条指令（应该计算每个部分和的总和，即每个工作组）：

// Perform sum of each workGroup sum
  if (local_id==(get_local_size(0)-1))
    atom_add(finalSum, totalSumIntegerPart[0]);

事实上，我认为指令atom_add(finalSum, totalSumIntegerPart[0]);将独立于local_id if condition。

最重要的是必须执行此指令＆＃34; number of workGroups＆＃34; times（假设finalSum是所有工作组之间的共享值，不是吗？）。

所以我想我可以替换：

// Perform sum of each workGroup sum
  if (local_id==(get_local_size(0)-1))
    atom_add(finalSum, totalSumIntegerPart[0]);

通过

 // Perform sum of each workGroup sum
      if (local_id==0)
        atom_add(finalSum, totalSumIntegerPart[0]);

任何人都可以使用我的参数（sizeWorkGroup = 16和nWorkItems = 1024）帮助找到正确的值，即finalSum等于524800？

或者说我为什么最后的总和不能很好地执行？

更新：

这里是following link上的内核代码（它与我的略有不同，因为atom_add这里只为每个工作项增加1）：

kernel void AtomicSum(global int* sum)

{
 local int tmpSum[1]; 
 if(get_local_id(0)==0){
 tmpSum[0]=0;}

barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);         
atomic_add(&tmpSum[0],1);         
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);    

if(get_local_id(0)==(get_local_size(0)-1)){
  atomic_add(sum,tmpSum[0]);
 }

}

这是一个有效的内核代码，我的意思是，它会产生很好的结果吗？

也许一个解决方案可以放在我的内核代码的开头：

unsigned int tid = get_local_id(0);
unsigned int gid = get_global_id(0);
unsigned int localSize = get_local_size(0);
// load one tile into local memory
int idx = i * localSize + tid;
localInput[tid] = input[idx];

我将测试它并随时通知你。

由于

Answer 1

这一行错了：

tempInput = input[local_id];

应该是：

tempInput = input[get_global_id(0)];

您总是在汇总输入的第一个区域，这与您奇怪的结果一致。为什么它取决于工作组规模的参数。

16*16*64 = 16384
32*32*32 = 32768

您的代码也可以简化一下：

  uint local_id = get_local_id(0);

  // Variable for final sum 
  local long totalSumIntegerPart;

  // Initialize sums
  if (local_id==0)
    totalSumIntegerPart = 0;

  // Compute atom_add into each workGroup 
  barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);    
  atom_add(&totalSumIntegerPart, input[get_global_id(0)]);    
  barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);

  // Perform sum of each workGroup sum
  if (local_id==0)
    atom_add(finalSum, totalSumIntegerPart);

我不会滥用原子，因为它们不是最有效的减少方法。使用适当的缩减方法，您可以获得10倍的速度。但是，它可以作为PoC或学习本地内存和CL。

OpenCL - 执行缩减的方法

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