OpenCL GPUとCPUは同じアルゴリズムですが、OpenClはこれらの2つのデバイスで異なって動作します

Question

私は2つのプログラムをゼロから作成しました.1つは積分と2つめの行列 - 行列乗算です。私がGPUカードで両方のプログラムを実行していて、グローバルサイズを1024に設定したとき、カーネルコードが1024回実行されると予想していましたが、それは正しいです。グローバルサイズを設定し、結果をコード化して出力することは重要ではありませんでした。 同じコード私はCPUで実行しようとしましたが、カーネル関数がグローバルサイズと同じ時間を実行していないのを見たときに私はショックを受けました。 グローバルサイズ= 2048、ローカルサイズ= 1、 カーネル関数の実行は2048回、2048, ですが、グローバルサイズ= 2048、ローカルサイズ= 16の場合それは256回実行されます... それは正常ですか？ openClでCPUとの作業がGPUと異なるのはなぜですか？ユーザー側でどのデバイスを使用するかは問題ではなく、同じコードが異なるデバイスで同じように動作するはずです。私は間違っていますか？

ありがとうございました！

Answer 1

シリアル作業（または少なくとも簡単に還元できない作業）にアトミック操作を使用します。仕事や偶数の整数である

atomic_inc(a) 

より良いはずです a[0]+=1;

atomic_add(&a[0],1); 

を使用していない、スレッドが参加したどのように多く数えるために、未署名の署名することは重要ではありません。

Answer 2

私はこの問題の原因を発見しました。それは浮動小数点の精度が悪いため、変数を二重に変更してもうまく動作するためです。私は、浮動小数点演算の観点からCPUとGPUのどこかを読んでいますが、精度に関しては少し違いがあります。