Question

在CUDA中覆盖多个块，从而接受了数组的索引范围，我们做了这样的事情：

主机端代码：

 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.

设备端代码

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

OpenCL中用于实现上述情况的等价物是什么？

Answer 1

在主机上，当您使用clEnqueueNDRangeKernel将内核排入队列时，必须指定全局和本地工作大小。例如：

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);

在你的内核中，使用：

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);

分别检索全局和本地工作规模和索引，其中dim为0 x，1为y和2 } z。

因此idx的等价物只是size_t idx = get_global_id(0);

请参阅OpenCL Reference Pages。

Answer 2

CUDA和OpenCL之间的等价是：

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

LocalSize = blockDim.x

GlobalSize = blockDim.x * gridDim.x

OpenCl相当于在CUDA中查找连续索引

2 个答案: