[OpenCL]关于CL_KERNEL_GLOBAL_WORK_SIZE

最新推荐文章于 2025-03-04 09:33:24 发布
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分类专栏： 并行编程 文章标签： OpenCL
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OpenCL-2.1文档相关描述

CL_KERNEL_GLOBAL_WORK_SIZE

在这里插入图片描述
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）。
这段文字表明最大可用 global_work_size不仅和device相关，还和kernel相关，下面实验证实下：

	size_t * globalSize = (size_t*)alloca(sizeof(size_t)
最低0.47元/天 解锁文章
性能优化-OpenCL kernel 开发
发狂的小花的博客
01-22 2287
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OpenCL中kernel设置的序号关系
万类霜天竞自由
01-11 2149
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OpenCL clEnqueueNDRangeKernel 参数说明
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OpenCL的NDRange中globalSize，globalSize参数理解及调试笔记
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OpenCL™ C 6.7.1. __global (或 global)
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aggs1990的专栏
03-04 21
地址空间中的这些变量与程序具有相同的生存期，并且它们的值在调用程序中的任何内核之间都会持续存在。缓冲区内存对象可以声明为指向标量、矢量或用户定义结构的指针。这允许内核读取或写入缓冲区中的任何位置。提供了从图像对象读取和向图像对象写入的内置函数。特性，则可以在全局地址空间中声明程序范围内的变量或函数内的静态或外部变量。当通过主机代码中的适当API调用分配内存对象时，确定内存对象的实际大小。地址空间分配的，因此不应为图像类型指定__global或。内存池分配的内存对象（缓冲区或映像对象）。
Questions about OPENCL global and local work size
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05-15 2038
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 how to choose work_group size
#+!
03-12 2678
In general you can choose global_work_size as big as you want, while local_work_size is constraint by the underlying device/hardware, so all query results will tell you the possible dimensions for lo
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
11-03 990
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_
opencl错误码表
spacegrass的专栏
01-11 1603
#define CL_SUCCESS                                  0 #define CL_DEVICE_NOT_FOUND                         -1 #define CL_DEVICE_NOT_AVAILABLE                     -2 #define CL_COMPILER_NOT_AVAILABLE   ...
关于globalWorkSize,和localWorkSize的一些理解
Kingbaiyulong的专栏
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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
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我可以回答这个问题。以下是将opencv读入的图像cv::Mat A转化为cl_mem格式送入opencl的命令队列的C代码示例： ``` // 假设已经创建了OpenCL上下文和命令队列 // 假设cv::Mat A是一个3通道的图像 // 创建OpenCL内存对象 cl_mem cl_A = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, A.total() * A.elemSize(), NULL, &err); // 将cv::Mat A的数据复制到OpenCL内存对象中 err = clEnqueueWriteBuffer(command_queue, cl_A, CL_TRUE, , A.total() * A.elemSize(), A.data, , NULL, NULL); // 将OpenCL内存对象添加到OpenCL内核参数中 err = clSetKernelArg(kernel, , sizeof(cl_mem), (void *)&cl_A); // 执行OpenCL内核 err = clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, 2, NULL, global_work_size, local_work_size, , NULL, NULL); ```
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