关于globalWorkSize,和localWorkSize的一些理解

最新推荐文章于 2025-08-04 11:23:44 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-04 11:23:44 发布 · 4.6k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细解析了OpenCL中global work size与local work size的概念及其关系，阐述了CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数的意义，并解释了如何确定CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_SIZES和CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 globalworksize和localworksize，其中gws是你一共运行多少线程，这个主要和输出的数据有关系,lws是一个运算单元组的尺寸，gws和lws在各自的维度上应该是gws可以被lws整除。CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS在CPU上是指CPU核心，GPU指计算核心组。 

  localworksize只是一次运行的一组线程而已，每个线程会在一个物理核心上运行，多个线程组可以并行运行，线程共享local（shared） memory，物理核心数越少，同时运行的线程组就越少，一个时刻的并行度越低，运行的时间就越长。因为同样的线程组数（有gws得出），需要更多次在物理核心上处理。

   一个work-group只在一个compute unit上执行。该参数最小为1。

   CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS不是多少个核心，而是多少个workgroup，就是多少个核心组，显卡的运行原理是一组计算单元一起运行，所以是多少个计算核心组

  CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_SIZES确实是获取每个维度的大小，而且固定，最小值（1,1,1）。

  CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE:在一个computeunit中执行一个kernel的work-group中work-item的最大数目。最小值为1。

15、ROpenCL编程：从简单向量加法到距离矩阵计算
o4p5q6r7s的博客
07-13 18
本文介绍了如何使用ROpenCL进行GPU编程，从简单的向量加法到复杂的数据集距离矩阵计算。详细讲解了ROpenCL的API函数、内核函数的编写与执行机制、GlobalWorkSize与LocalWorkSize的关系以及内存管理，并通过多重剥夺指数数据集展示了在GPU上高效计算大规模距离矩阵的方法和内存需求分析。
手把手教你学 GPU SoC 芯片（5.2）--OpenCL 内核函数
MHD0815的博客
10-13 499
内核函数声明内核函数使用__kernel关键字声明。这个关键字告诉编译器该函数将在设备上执行。c深色版本// 内核函数体OpenCL 内核函数是 OpenCL 编程的核心部分，通过在设备上并行执行大量计算任务，可以显著提高计算效率。理解内核函数的定义、调用方式、线程索引和内存管理是编写高效 OpenCL 程序的基础。
OpenCl 对维度，工作项，工作组概念的理解
恍恍惚惚的大穷猫的博客
11-03 2497
Enqueues a command to execute a kernel on a device. -对命令进行排队，以便在设备上执行内核。 参数 command_queue 一个有效的命令队列。内核将在与command_queue关联的设备上排队执行。 kernel 一个有效的内核对象。与kernel和command_queue关联的OpenCL上下文必须是相同的。 work_dim 用于指定全局工作项和工作组中的工作项的维数。Work_dim必须大于0且小于或等于3。 global_work_of
神经网络变得轻松：分布式 Q-学习
herzqt的博客
06-09 659
为了避免并行训练两个模型，我们取具有冻结权重的可训练模型的副本，来预测未来状态的奖励。与暗示自然奖励值近似估算的原始 Q-学习方法不同，分布式 Q-学习算法在特定状态下执行特定操作时，近似估算在分位数内获得奖励的概率分布。通过研究概率分布，替代预测奖励的平均值，我们可以获得更多关于奖励性质的信息，并提高模型训练的稳定性。原始的 Q-学习算法使用期望奖励的均值，在这种情况下，我们通常会得到的数值接近 0。但这只是学习的第一阶段。因此，对于从当前环境状态执行的代理的任何操作，我们期望获得奖励的概率 100%。
Questions about OPENCL global and local work size
bit262426738的专栏
05-15 2064
favorite 11 searching the nvidia forums I found these questions, which are also of interest to me, but nobody had answered them in the last four days or so. Can you help? Original forum p
[OpenCL]关于CL_KERNEL_GLOBAL_WORK_SIZE
armWing的博客
11-07 1255
OpenCL-2.1文档相关描述 CL_KERNEL_GLOBAL_WORK_SIZE 这段文字表明使用 cl_kernel_work_group_info 函数并将查询项目设置为 CL_KERNEL_GLOBAL_WORK_ SIZE 可以获得在此设备执行该kernel时最大的global size（也就是clEnqueueNDRangeKernel的global_work_size参数）。 ...
我的OpenCL学习之路（3）有关get_global/local_id/size
CHMMLS的专栏
12-07 1万+
在执行kernel的时候（即调用clEnqueueNDRangeKernel函数的时候），有两个参数：global_work_size 和 local_work_size，分别指定NDRange中每维work-item的数量和workgroup中每维work-item的数量。 cl_int clEnqueueNDRangeKernel( cl_command_queue command_qu
OpenCL常量解析
佛曰不可说
05-28 1759
CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_SIZES  CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE
10、OpenCL 并发与内存管理深度解析
最新发布
e4f5g6h的博客
08-04 1
本文深入解析了OpenCL的并发与内存管理机制，包括事件回调的使用方法、原生内核的集成方式、命令屏障与标记的同步作用、主机端内存模型的特性，以及缓冲区和图像的操作方法。同时，探讨了内存一致性、同步机制、性能优化建议和实际应用案例（如图像模糊处理），并通过操作步骤总结和表格形式清晰呈现关键函数与功能。开发者可以通过本文全面了解OpenCL的高级特性，并将其应用于高效并行计算开发。
C++实战之OpenCL矩阵相乘
天马行空，隐姓埋名
11-06 6007
简单概念理解在opencl中，有个索引空间NDRange的概念，NDRange是一个N维的索引空间，N可以是1，2，3。NDRange由一个长度为N的整数阵列来定义，他指定了索引空间各个维度的宽度，每个work-item的全局id和局部id，都是N维元组。有多个work-item构成的叫做work-group，作業組的 ID 跟作業項的全局 ID差不多。一個長度為 N 的陣列定義了每個維度上作業組的
手把手教你学 GPU SoC 芯片（5.4）--OpenCL 编程的OpenCL 内核函数
MHD0815的博客
10-13 361
内核函数声明内核函数使用__kernel关键字声明。这个关键字告诉编译器该函数将在设备上执行。c深色版本// 内核函数体OpenCL 内核函数是 OpenCL 编程的核心部分，通过在设备上并行执行大量计算任务，可以显著提高计算效率。理解内核函数的定义、调用方式、线程索引和内存管理是编写高效 OpenCL 程序的基础。
opencl学习（四）
热门推荐
噌胥苑——行思驿站
08-23 1万+
由于opencl内核运行时，clEnqueueNDRangeKernel的第5、6个参数global大小和local大小影响计算效率，甚至执行成功情况，想深入了解一下相关的几个参数。参考平台上运行clinfo的输出，最终在CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZES这个参数上难以解释。查了很多资料，多数只是说明并不合理。从查阅资料中总结出一下内容，在此分享。 信息查询函数
opencl中工作组，工作项
葫芦与瓢的博客
10-18 4777
首先给出工作项，工作组的概念：工作项：最简单的理解，一个循环中最里面的一次运算，称为一个工作项。工作组：是由访问相同处理资源的工作项组成，其主要优势有： a 工作组中的工作项可以访问高速内存（也叫局部内存）的同一块内存 b 工作组中的工作项可以通过栅栏（fence）和障碍（barrier）的方式来进行同步处理单元：能够支持工作组的处理资源被称为处理单元。各个工作组都可以在单个处理
OpenCL简单入门
qq_36812406的博客
12-04 4964
一、前言 最近在做三维点云处理方面的项目，对于三维数据方面的处理来说是非常耗时的，为了加快项目算法的处理速度，于是充分发挥计算机的GPU处理性能，在对项目算法中的不同模块采用了Opencl和CUDA加速技术。这篇只在这里记录Opencl部分，后续会更新CUDA部分。一如既往，从简单的入门开始，下面将分小节开始。 二、OpenCL的相关概念 OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU、GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行
OpenCL 工作项、工作组和数据划分
INFINALGEORGE的博客
03-27 1482
1.工作项的大小和偏移量： （1）函数clEnqueueNDRangeKernel的参数global_work_sizes表示的是各个维度上所要处理的工作项的数量。如果需要访问的第一个工作项的全局（初始值）ID为{0，2，3}，只需要将函数clEnqueueNDRangeKernel的参数global_work_offset取值设为{0，2，3}即可。一般代码都将global_work_offse...
编写OpenCL程序的基本步骤
实践出真理，接毕设/课设项目开发指导
09-06 1204
OpenCL(全称为Open Computing Langugae，开放运算语言)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。OpenCL由两部分组成，一是用于编写kernels（在OpenCL设备上运行的函数）的语言，二是用于定义并控制平台的API(函数)。OpenCL提供了基于任务和基于数据两种并行计算机制，它极大地扩展了GPU的应用范围，使之不再局限于图形领域。
GPU的OPENCL编程2(CPU和GPU数据交互和GPU与global id local id的关系)
qq_42254853的博客
10-30 1659
在不同的架构上GPU和CPU的情况不一样，在电脑上GPU可以有很大的DDR显存存放数据,SOC上GPU的显存和CPU是同一个DDR，GPU可能会提供一个小的SRAM作为缓存该缓存不用于CPU和GPU交互数据。这个章节的细节内容建议查看“OpenCL Programming Guide”这本书。 在Opencl编程中和普通CPU编程有很大的不同，提供给GPU的共享内存需要通过clCreateBuffer或clCreateImage申请。传输变量内存地址，传输Kernel的参数都必须通过clSetKernelA
[OpenCL] 主机编程：数据传输和分区(12)
unity尧明的博客
04-01 868
3.6 数据分区   如果您使用 OpenCL 实现算法，您可能需要处理大量数据。 这使得数据分区成为一个重要的优先事项——处理负载分配得越好，计算任务就会越早完成。   您已经知道如何在多个设备之间划分数据，但您可以进一步划分数据。 大多数 OpenCL 设备包含多个处理元素，并且使用正确的代码，您可以控制每个处理元素接收的数据量。   只有一个函数需要知道：clEnqueueNDRangeKernel。 这是 OpenCL API 中最重要的功能之一，也是最复杂的功能之一。 与 clEnqueueTas
CL_​KERNEL_​WORK_​GROUP_​SIZE与CL_​DEVICE_​MAX_​WORK_​GROUP_​SIZE的区别
恍恍惚惚的大穷猫的博客
11-03 1030
CL_​KERNEL_​WORK_​GROUP_​SIZE与CL_​DEVICE_​MAX_​WORK_​GROUP_​SIZE的区别 最近调试代码发现一个问题： 就是我通过clGetDeviceInfo函数获取了max group size(1024) 作为我NDRange 的local size,很多用例和项目都是这样写的，我个人觉得也没有什么问题。 后来在一个新的平台上去调试同一个代码，产生了CL_INVALID_WORK_GROUP_SIZE的错误。 有点懵为什么会有这个问题，CL_​DEVICE_
类似CUDA的并发原语
02-15
### 类似于CUDA的并发编程原语和机制 #### OpenCL OpenCL（开放计算语言）是一种框架，旨在编写能够跨异构平台运行的程序，包括CPU、GPU和其他类型的处理器。与CUDA相比，OpenCL具有更好的可移植性，因为它不仅限于NVIDIA设备[^2]。 ```cpp // 创建命令队列 cl_command_queue cmdQueue = clCreateCommandQueue(context, device, 0, &err); if (!cmdQueue) { printf("Failed to create command queue\n"); } // 设置内核参数 err = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&inputBuffer); err |= clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *)&outputBuffer); // 执行内核函数 size_t globalWorkSize[1] = {array_size}; size_t localWorkSize[1] = {block_size}; clEnqueueNDRangeKernel(cmdQueue, kernel, 1, NULL, globalWorkSize, localWorkSize, 0, NULL, NULL); ``` #### DirectCompute DirectCompute 是微软 DirectX API 中的一部分，专为数据并行计算设计。该技术允许开发人员访问图形卡上的处理单元来进行非图形工作负载。虽然主要用于Windows环境下的应用开发，但在某些场景下可以作为CUDA的有效替代品[^3]。 ```csharp var computeShader = new ComputeShader(deviceContext); computeShader.SetUnorderedAccessView(0, outputBuffer); deviceContext.Dispatch(groupCountX, groupCountY, groupCountZ); ``` #### HIP HIP是由AMD推出的开源高性能计算接口，旨在简化不同供应商之间的互操作性和代码迁移路径。通过提供类似于CUDA语法糖衣的同时支持多种底层硬件架构，使得开发者更容易转换现有项目到其他品牌的产品线上[^4]。 ```cpp hipLaunchKernelGGL( vector_add, dim3(gridDim), dim3(blockDim), 0, stream, d_A, d_B, d_C, N ); ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值