Question

在我的C OpenCL代码中，我使用clSetKernelArg来创建'可变大小'__local内存，以便在我的内核中使用，这在OpenCL本身是不可用的。看我的例子：

clSetKernelArg(clKernel, ArgCounter++, sizeof(cl_mem), (void *)&d_B);
...
clSetKernelArg(clKernel, ArgCounter++, sizeof(float)*block_size*block_size, NULL);
...
kernel="    
    matrixMul(__global float* C,
                   ...
              __local float* A_temp,
                  ...
             )"
{...

我现在的问题是，如何在pyopencl中做同样的事情？

我查看了pyopencl附带的示例，但我唯一能找到的是使用模板的方法，这对我来说就像我理解它就像一个矫枉过正。见例子。

kernel = """
        __kernel void matrixMul(__global float* C,...){
                     ... 
            __local float A_temp[ %(mem_size) ];
                     ...
        }

你推荐什么？

Answer 1

它与C类似。您将固定大小的数组作为本地传递给它。以下是Enja的基数排序示例。请注意，最后一个参数是本地内存数组。

 def naive_scan(self, num):
    nhist = num/2/self.cta_size*16
    global_size = (nhist,)
    local_size = (nhist,)
    extra_space = nhist / 16 #NUM_BANKS defined as 16 in RadixSort.cpp
    shared_mem_size = self.uintsz * (nhist + extra_space)
    scan_args = (   self.mCountersSum,
                    self.mCounters,
                    np.uint32(nhist),
                    cl.LocalMemory(2*shared_mem_size)
                )
    self.radix_prg.scanNaive(self.queue, global_size, local_size, *(scan_args)).wait()

Answer 2

我不熟悉Python及其OpenCL实现，但也可以在内核中创建一个固定大小的本地内存（类似于你所做的）：

__kernel void matrixMul(...) {

    __local float A_templ[1024];

}

可以使用定义的预处理器符号代替1024，可以在编译期间设置以更改大小：

#define SIZE 1024    
__kernel void matrixMul(...) {

        __local float A_templ[SIZE];

    }

SIZE可以在同一个源中定义，作为cLBuildProgram的编译器参数或作为clCreateProgramWithSource的附加源。

编辑：找到谷歌的东西;-): http://www.google.com/url?sa=t&source=web&cd=4&ved=0CC8QFjAD&url=http%3A%2F%2Flinksceem.eu%2Fjoomla%2Ffiles%2FPRACE_Winter_School%2FLinkSCEMM_pyOpenCL.pdf&rct=j&q=Pyopencl%20__local%20memory&ei=BTbETbWhOsvBswadp62ODw&usg=AFQjCNG6rXEEkDpE1304pmQDu3GFdRA0BQ&sig2=vHOGOqwA1HHUl10c6HO8WQ&cad=rja

如何在pyopencl中创建可变大小的__local内存？

2 个答案: