NDRange中的Work_dim

Question

我无法理解clEnqueueNDRangeKernel（）中work_dim的用途是什么？

那么，work_dim = 1和work_dim = 2有什么区别？ 为什么工作项被分组到工作组中？ 工作项或工作组是在设备上运行的线程（或两者都没有）？

提前致谢！

Answer 1

work_dim是clEnqueueNDRangeKernel()执行的维数。

如果您指定work_dim = 1，则全局和本地工作尺寸为一维。因此，在内核中，您只能访问第一维中的信息，例如get_global_id(0)等等。

如果您指定work_dim = 2或3，则还必须指定 2 或 3维全球和本地作品;在这种情况下，您可以在 2 或 3维中访问内核中的信息，例如get_global_id(1)或get_group_id(2)。

在实践中，你可以用 1D 做所有事情，但是对于处理 2D 或 3D 数据，直接使用 2/3维内核;例如，在 2D 数据（例如图像）的情况下，如果每个线程/工作项要处理单个像素，则每个线程/工作项可以处理坐标处的像素(x,y)，x = get_global_id(0)和y = get_global_id(1)。

工作项是主题，而工作组是工作项/线程组

我认为划分工作组/工作项与GPU和其他加速器（例如Cell / BE）的硬件架构有关;您可以将工作组的执行映射到GPU流多处理器（在NVIDIA talk中）或SPU（在IBM / Cell talk中），而相应的工作组将在Stream MultiProcessors和/或SPU的执行单元内运行。如果你在CPU中执行内核，那么work group size = 1并不少见（例如，对于四核，你将有4个工作组，每个工作组有一个工作项 - 尽管根据我的经验，通常更好的是拥有更多工作组工作组而不是CPU核心。）

检查OpenCL参考手册以及OpenCl手册，了解您正在编程的设备。 quick reference card也很有帮助。