所以，在另一篇文章中，我质疑了C时间测量。现在，我想知道如何比较C“函数”与OpenCL“函数”的结果
这是主机OpenCL和C
的代码#define PROGRAM_FILE "sum.cl"
#define KERNEL_FUNC "float_sum"
#define ARRAY_SIZE 1000000
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <CL/cl.h>
int main()
{
/* OpenCL Data structures */
cl_platform_id platform;
cl_device_id device;
cl_context context;
cl_program program;
cl_kernel kernel;
cl_command_queue queue;
cl_mem vec_buffer, result_buffer;
cl_event prof_event;;
/* ********************* */
/* C Data Structures / Data types */
FILE *program_handle; //Kernel file handle
char *program_buffer; //Kernel buffer
float *vec, *non_parallel;
float result[ARRAY_SIZE];
size_t program_size; //Kernel file size
cl_ulong time_start, time_end, total_time;
int i;
/* ****************************** */
/* Errors */
cl_int err;
/* ****** */
non_parallel = (float*)malloc(ARRAY_SIZE * sizeof(float));
vec = (float*)malloc(ARRAY_SIZE * sizeof(float));
//Initialize the vector of floats
for(i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
vec[i] = i + 1;
/************************* C Function **************************************/
clock_t start, end;
start = clock();
for( i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
{
non_parallel[i] = vec[i] * vec[i];
}
end = clock();
printf( "Number of seconds: %f\n", (clock()-start)/(double)CLOCKS_PER_SEC );
free(non_parallel);
/***************************************************************************/
clGetPlatformIDs(1, &platform, NULL);//Just want NVIDIA platform
clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device, NULL);
context = clCreateContext(NULL, 1, &device, NULL, NULL, &err);
// Context error?
if(err)
{
perror("Cannot create context");
return 1;
}
//Read the kernel file
program_handle = fopen(PROGRAM_FILE,"r");
fseek(program_handle, 0, SEEK_END);
program_size = ftell(program_handle);
rewind(program_handle);
program_buffer = (char*)malloc(program_size + 1);
program_buffer[program_size] = '\0';
fread(program_buffer, sizeof(char), program_size, program_handle);
fclose(program_handle);
//Create the program
program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char**)&program_buffer,
&program_size, &err);
if(err)
{
perror("Cannot create program");
return 1;
}
free(program_buffer);
clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
kernel = clCreateKernel(program, KERNEL_FUNC, &err);
if(err)
{
perror("Cannot create kernel");
return 1;
}
queue = clCreateCommandQueue(context, device, CL_QUEU_PROFILING_ENABLE, &err);
if(err)
{
perror("Cannot create command queue");
return 1;
}
vec_buffer = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR,
sizeof(float) * ARRAY_SIZE, vec, &err);
result_buffer = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(float)*ARRAY_SIZE, NULL, &err);
if(err)
{
perror("Cannot create the vector buffer");
return 1;
}
clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &vec_buffer);
clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &result_buffer);
size_t global_size = ARRAY_SIZE;
size_t local_size = 0;
clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, &global_size, NULL, 0, NULL, &prof_event);
clEnqueueReadBuffer(queue, result_buffer, CL_TRUE, 0, sizeof(float)*ARRAY_SIZE, &result, 0, NULL, NULL);
clFinish(queue);
clGetEventProfilingInfo(prof_event, CL_PROFILING_COMMAND_START,
sizeof(time_start), &time_start, NULL);
clGetEventProfilingInfo(prof_event, CL_PROFILING_COMMAND_END,
sizeof(time_end), &time_end, NULL);
total_time += time_end - time_start;
printf("\nAverage time in nanoseconds = %lu\n", total_time/ARRAY_SIZE);
clReleaseMemObject(vec_buffer);
clReleaseMemObject(result_buffer);
clReleaseKernel(kernel);
clReleaseCommandQueue(queue);
clReleaseProgram(program);
clReleaseContext(context);
free(vec);
return 0;
}
内核是：
__kernel void float_sum(__global float* vec,__global float* result){
int gid = get_global_id(0);
result[gid] = vec[gid] * vec[gid];
}
现在，结果是：
秒数：0.010000＆lt; - 这是C代码
以纳秒为单位的平均时间= 140737284＆lt; - OpenCL函数
0,1407秒是OpenCL时间内核执行的时间，它不仅仅是C函数，它是否正确？因为我认为OpenCL应该比C非并行算法快...
答案 0 :(得分：3)
在GPU上执行并行代码不一定比在CPU上执行快。考虑到除了计算之外，您还必须将数据传输到GPU内存和从GPU内存传输数据。
在您的示例中，您正在传输2 * N项并行并行执行O（N）操作，这对GPU的使用效率非常低。因此，对于这种特定的计算，CPU很可能确实更快。
答案 1 :(得分：2)
仅为其他人寻求帮助：简要介绍使用OpenCL分析内核运行时
启用分析模式：
cmdQueue = clCreateCommandQueue(context, *devices, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE, &err);
分析内核：
cl_event prof_event;
clEnqueueNDRangeKernel(cmdQueue, kernel, 1 , 0, globalWorkSize, NULL, 0, NULL, &prof_event);
在以下位置读取分析数据：
cl_ulong ev_start_time=(cl_ulong)0;
cl_ulong ev_end_time=(cl_ulong)0;
clFinish(cmdQueue);
err = clWaitForEvents(1, &prof_event);
err |= clGetEventProfilingInfo(prof_event, CL_PROFILING_COMMAND_START, sizeof(cl_ulong), &ev_start_time, NULL);
err |= clGetEventProfilingInfo(prof_event, CL_PROFILING_COMMAND_END, sizeof(cl_ulong), &ev_end_time, NULL);
计算内核执行时间：
float run_time_gpu = (float)(ev_end_time - ev_start_time)/1000; // in usec
您的方法
total_time/ARRAY_SIZE
不是你想要的。它将为您提供每个工作项的运行时间。
以纳秒为单位的操作/时间将为您提供GFLOPS（每秒千兆浮点运算）。
答案 2 :(得分：2)
这是您的应用程序的一个大问题：
size_t global_size = ARRAY_SIZE;
size_t local_size = 0;
您正在创建单项工作组，这将使大多数gpu处于空闲状态。在许多情况下，使用单项工作组只会占用你的gpu的1/15。
而是试试这个：
size_t global_size = ARRAY_SIZE / 250; //important: local_size*global_size must equal ARRAY_SIZE
size_t local_size = 250; //a power of 2 works well. 250 is close enough, yes divisible by your 1M array size
现在，您正在创建大型组，以便更好地使图形硬件的ALU饱和。内核将以你现在的方式运行得很好，但也有办法从内核部分获得更多。
内核优化：将ARRAY_SIZE作为附加参数传递到内核中，并使用更少的组更大的组大小。您还将消除local_size * global_size与ARRAY_SIZE完全相等的需要。工作项的全局ID从未在此内核中使用，因为传入了总大小，所以不需要它。
__kernel void float_sum(__global float* vec,__global float* result,__global int count){
int lId = get_local_id(0);
int lSize = get_local_size(0);
int grId = get_group_id(0);
int totalOps = count/get_num_groups(0);
int startIndex = grId * totalOps;
int maxIndex = startIndex+totalOps;
if(grId == get_num_groups(0)-1){
endIndex = count;
}
for(int i=startIndex+lId;i<endIndex;i+=lSize){
result[i] = vec[i] * vec[i];
}
}
现在你可能会认为这样一个简单的内核有很多变量。请记住，内核的每次执行都会对数据执行多个操作，而不仅仅是一个操作。使用下面的值，在我的radeon 5870（20个计算单位）上，每个工作项最终在其for循环中计算781或782个值。每组将计算50000个数据。我使用的变量的开销远低于创建4000个工作组的开销 - 或者是100万个。
size_t global_size = ARRAY_SIZE / numComputeUnits;
size_t local_size = 64; //also try other multiples of 16 or 64 for gpu; or multiples of your core-count for a cpu kernel