前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。 最初OpenCL有两种工作模型的。...包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。但是从OpenCL2.0起,将此模型启用。...在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一份kernel代码, N个work-item在同时执行它, 但对应不同的数据)。CUDA从来只建议使用数据并行的, 否则将十分低效。
Local Memory & Private Memory Local Memory可用于所有的work-item Private Memory仅用于single work-item ?
互斥保证了每次只有一个work-item能访问数据。...但是,这段代码在GPU上运行时工作组(work group)中的工作项(work-item)数目大于1的时候,是不能正常工作的,直接导致设备死锁无响应。...你还可以理解为每个PE(或work-item)都不能独立地访问内存,必须步调一致的同时访问内存。 如果要举个更形象的例子,就像”挷腿跑”比赛 ?...总结 在opencl使用自旋锁的原则是: 对于全局内存(global memory)中的mutext变量,每个work-group只能有一个work-item去访问这个自旋锁变量,超过一个work-item...(因为只允许一个work-item访问这个局部自旋锁变量是没有实际意义的)。
padding: 50px 0; border-bottom: 1px solid #c9c9c9; } .works-list{ margin: -7px; margin-top: 30px; } .work-item...{ width: 350px; float: left; margin: 7px; text-align: center; font-size: 16px; } .work-item a{...display: block; overflow: hidden; } .work-item p{ margin-top: 10px; } .work-item .work-item-pic{ width...hidden; background: #f0f0f0; display: table-cell; vertical-align: middle; text-align: center; } .work-item...-moz-transition: all linear .3s; -ms-transition: all linear .3s; transition: all linear .3s; } .work-item
Each work-item will get its unique index gid in the range (that is, an integer between 0 and N-1inclusive
为了避免不必要的误解和统一,我们在这里以 OpenCL 中的术语为准,例如功能单元称作 PE,GPU 厂商的 thread 则称作 work-item,thread block 称作 work-group
https://blog.csdn.net/10km/article/details/50802638 在OpenCL设备中一个workgroup中的所有work-item可以共用本地内存
} 上面代码中用到的run_kernel函数参见我的博客《opencl:cl::make_kernel的进化》 下面是上面代码中执行的kernel函数prefix_sum_line的代码,每个work-item...block_size; ++i){ block_dst_ptr[i]=local_block[i]; } } } 矩阵转置的kernel代码,每个work-item
method to align data here #define _CL_CROSS_ALIGN_(n) #endif /*_MSC_VER*/ // define column num of each work-item
内核程序将索引空间中的每一点用一个工作项(work-item)来表示,将若干个工作项划分成一个工作组(work group)。
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