pyopencl.cffi_cl.RuntimeError：clenqueuendrangekernelが失敗しました：OUT_OF_RESOURCES

Question

私はpyopenclとopenclを初めて使ったので、私は正式に立ち往生しているこのプロジェクトのポイントに驚いたことはありません。このコードを実行すると、タイトルエラーが発生するのはなぜですか？

コード：

from __future__ import division 

import numpy as np 
import pyopencl as cl 

from time import time 
import sys 

from math import sqrt 

ctx = cl.create_some_context() 
queue = cl.CommandQueue(ctx) 
mf = cl.mem_flags 
prg = cl.Program(ctx, """ 
__kernel void rmse(__global const float* x, 
        __global const float* y_true, 
        __global const float* params, 
        const ushort numPoints, 
        __global float* result) 
{ 
    __local scratch[512]; 
    int numPointsPerThread = (512 + numPoints - 1)/512; 
    int start = 512*numPointsPerThread; 
    int end = (start + numPointsPerThread < numPoints) ? start+numPointsPerThread 
                 : numPoints; 
    for(int i=start; i<end; i++) 
    { 
     float y_i = -y_true[i]; float x_i = x[i]; 
     for(int k=0; k<100; k++) 
      y_i += sqrt(pow(x_i, params[k]) + params[k]); 
     scratch[i] = y_i*y_i; 
    } 

    barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); 

    for(int numThreads = 256; numThreads > 1; numThreads >>= 1) 
    { 
     if(get_local_id(0) < numThreads) 
      scratch[get_local_id(0)] += scratch[get_local_id(0)*2+1]; 

     barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); 
    } 

    if (get_local_id(0) == 0) *result = sqrt(scratch[0]/(float)numPoints); 
} 
""").build() 

# Run the experiment 
if len(sys.argv) != 2: 
    print ("Wrong number of arguments!") 
    print ("Usage: GPU #RMSE_evaluations") 
    print ("(#data_points is taken from test.csv)") 
    sys.exit(1) 

numEvals = int(sys.argv[1]) 

#data = np.genfromtxt("test.csv", delimiter=',', dtype=np.float32) 
data = np.full((1000,2), 42, dtype=np.float32) 

x = np.array(data[:,0],dtype=np.float32) 
x_g = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=x) 

y_true = np.array(data[:,1],dtype=np.float32) 
y_true_g = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=y_true) 

result_g = cl.Buffer(ctx, mf.WRITE_ONLY, 4) 

start = time() 
param_indices = np.arange(0,100,1, dtype=np.float32) 
RMSE = np.empty(numEvals, dtype=np.float32) 
for i in xrange(numEvals): 
    params = np.sin(param_indices*i)+1 
    params_g = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=params) 
    prg.rmse(queue, (512,), (512,), 
      x_g, 
      y_true_g, 
      params_g, 
      np.uint16(len(x)), 
      result_g) 
    cl.enqueue_copy(queue, RMSE[i], result_g).wait() 
    params_g.release() 
end = time() 

print("Sum RMSE:", np.sum(RMSE)) 
print("Time elapsed (s):", end-start) 
print("Time per RMSE evaluation (s):", (end-start)/numEvals) 

Answer 1

はそれを考え出し：正しい呼び出しがprg.rmse(queue, (512,), (1,),で、512にグローバルワークグループサイズを設定すると、デバイスを圧倒512回のワークグループではなく、512個のスレッドを作ります。

Answer 2

私は全く同じエラーがありました。それは私にそれを修正するために永遠にかかった。当初はオーバーロードの問題だと思っていたので、K80 Nvidia GPUの負荷を軽減しようとしました。 1000トランザクションで作業しているときにコードが正常に機能しました。 73,000件のトランザクションでエラーが発生しました。 本当の問題は、実際に宣言された配列の範囲外のメモリを使用することです。 Cではそのような問題を追跡するのは難しいです。 Pyopenclは、少数のトランザクションを処理するときに、このような間違いに対して何らかのエラーを出すことはありません。 私の場合、配列のインデックスインクリメントのwhileループがありました。

int indx1=0; int array1[10]; 
int indx2=0; int array2[100]; 

//WHILE LOOP 
while(indx2<size_of_array2) 
{ indx1++; } 

//AFTER WHILE LOOP 
array1[indx1]=10; 

両方のアレイのサイズが異なるため、indx1が10より大きい場合が多く、エラーが発生しました。

誰かを助けることを願っています。