Question

短片：

我有输出变量的引用传递函数

void acum( float2 dW, float4 dFE, float2 *W, float4 *FE )

如果满足某些编码，则假设增量变量* W，* FE，dW，dFE。我想使这个函数通用 - 输出varibales可以是本地的也可以是全局的。

acum( dW, dFE, &W , &FE  );   // __local acum
acum( W, FE, &Wout[idOut], &FEout[idOut] );  // __global acum

当我尝试编译它时，我收到了错误

error: illegal implicit conversion between two pointers with different address spaces

有可能以某种方式使它成为???我在想是否可以使用宏而不是函数（但我对C中的宏不是很熟悉）。

另一种可能性可能是：

使用返回结构{Wnew，FEnew}
或（float8）（Wnew，FEnew，0,0）但我不喜欢它，因为它会让代码更加混乱。
当然我也不想只是复制整个地方的“acum”的主体（比如手动内联:) :)

Backbround（无需阅读）：

我正在尝试使用OpenCL对程序进行一些热力学采样。因为统计权重W = exp（-E / kT）很容易溢出浮动（2 ^ 64）低温，我做了一个组合数据类型W = float2（W_digits，W_exponent），我定义了函数来操纵这些数字“acum”。

我尽量减少全局内存操作的次数，所以我让work_items超过Vsurf而不是FEout，因为我预计Vsurf中只有几个点会有相当大的统计权重，所以FEout的累积只会被调用几次每个工作项目。虽然在FEout上的iteratin需要sizeof（FEout）* sizeof（Vsurf）内存操作。整个代码在这里（任何重新命令如何使它更有效率是受欢迎的）：

// ===== function :: FF_vdW  - Lenard-Jones Van Der Waals forcefield
float4 FF_vdW ( float3 R ){
 const float C6    = 1.0;
 const float C12   = 1.0;
 float ir2  = 1.0/ dot( R, R );
 float ir6  = ir2*ir2*ir2;
 float ir12 = ir6*ir6;
 float E6   = C6*ir6;
 float E12  = C12*ir12;
 return (float4)(     
                ( 6*E6  -  12*E12 ) * ir2    *  R 
                ,   E12 -     E6
);}

// ===== function :: FF_spring  - harmonic forcefield
float4 FF_spring( float3 R){
 const float3 k = (float3)(  1.0, 1.0, 1.0 );
 float3 F = k*R;
 return (float4)(  F,
                   0.5*dot(F,R)
);}

// ===== function :: EtoW    -   compute statistical weight
float2 EtoW( float EkT ){
    float Wexp = floor( EkT);
    return (float2)(  exp(EkT - Wexp)
                   ,   Wexp
); }

// ===== procedure : addExpInplace    -- acumulate F,E with statistical weight dW
void acum( float2 dW, float4 dFE, float2 *W, float4 *FE   )
{
            float dExp = dW.y - (*W).y; // log(dW)-log(W)
            if(dExp>-22){               // e^22 = 2^32 ,    single_float = 2^+64
               float fac = exp(dExp); 
               if (dExp<0){             // log(dW)<log(W)
                 dW.x *= fac;
                 (*FE)    += dFE*dW.x;
                 (*W ).x  +=     dW.x;
               }else{                   // log(dW)>log(W)
                 (*FE)     = dFE  + fac*(*FE); 
                 (*W ).x   = dW.x + fac*(*W).x;
                 (*W ).y   = dW.y;
               }
            }
}

// ===== __kernel :: sampler
__kernel void sampler( 
__global float  * Vsurf, // in  : surface potential (including vdW)  // may be faster to precomputed endpoints positions like float8
__global float4 * FEout, // out : Fx,Fy,Fy, E
__global float2 * Wout,  // out : W_digits, W_exponent
int3   nV    ,
float3 dV    ,
int3   nOut     ,
int3   iOut0    ,        // shift of Fout in respect to Vsurf
int3   nCopy    ,        // number of copies of 
int3   nSample  ,        // dimension of sampling in each dimension around R0   +nSample,-nSample
float3 RXe0     ,        // postion Xe relative to Tip
float  EcutSurf ,        
float  EcutTip  ,        
float  logWcut  ,        // accumulate only when  log(W) > logWcut
float  kT                // maximal energy which should be sampled
) {

    int  id  = get_global_id(0);  // loop over potential grid points
    int  idx = id/nV.x; 
    int3 iV  =  (int3)( idx/nV.y
                      , idx%nV.y
                      , id %nV.x  );
    float V = Vsurf[id];
    float3 RXe = dV*iV;

if (V<EcutSurf){
// loop over tip position
for (int iz=0;iz<nOut.z;iz++ ){
for (int iy=0;iy<nOut.y;iy++ ){
for (int ix=0;ix<nOut.x;ix++ ){ 

    int3   iTip = (int3)( iz, iy, ix );
    float3 Rtip = dV*iTip;
    float4 FE = 0;
    float2 W  = 0;
    // loop over images of potential
    for (int ix=0;ix<nCopy.x;ix++ ){
    for (int iy=0;iy<nCopy.y;iy++ ){
        float3 dR = RXe - Rtip;
        float4 dFE    = FF_vdW( dR );
               dFE   += FF_spring( dR - RXe0 );
               dFE.w += V;

        if( dFE.w < EcutTip  ){
            float2 dW = EtoW( - FE.w / kT );
            acum( dW, dFE, &W , &FE  );   // __local acum
        }
    } 
    }

    if( W.y > logWcut  ){ // accumulate force
        int  idOut = iOut0.x + iOut0.y*nOut.x + iOut0.z*nOut.x*nOut.y;
        acum( W, FE, &Wout[idOut], &FEout[idOut] );  // __global acum
    }

}}}}

}

我在ubuntu 12.04 64bit上使用pyOpenCL但我认为它与问题没有关系

Answer 1

好的，在这里发生了什么，来自OpenCL手册页：

http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.1/docs/man/xhtml/global.html

“如果对象的类型由地址空间名称限定，则该对象将在指定的地址名称中分配;否则，该对象将在通用地址空间中分配”

...

“程序中函数的参数的通用地址空间名称，或函数的局部变量是__private。所有函数参数都应在__private地址空间中。”

所以你的acum（...）函数args位于__private地址空间。

所以编译器正确地说

acum（..＆amp; Wout [idOut]，＆amp; FEout [idOut]）

当函数args必须在私有地址空间中时，

在全局addrress空间中调用＆amp; Wout和＆amp; FEout。

解决方案是全球和私人之间的转换。

创建两个私有临时变量来接收结果。

用这些变量调用acum（...）。

在调用acum（..）

之后，将临时私有值分配给全局值

代码看起来有点凌乱

请记住，在GPU上你有很多地址空间，你不能通过施法来神奇地在它们之间跳跃。您必须通过赋值在地址空间之间显式移动数据。

OpenCL通过引用传递不同的地址空间

1 个答案: