私は、Bryan CatanzaroがAMDのgreat OpenCL SpMV articleからカーネルを入手しました。私はそれを入力 A = [0 0 6 1 3 5 7 2 4 0 0] オフセット= -3 0 2] X = [1 2 3 4] となる玩具の問題を与えている ローディング後OpenCLカーネルに関する質問
__kernel
void dia_spmv(__global float *A, __const int rows,
__const int diags, __global int *offsets,
__global float *x, __global float *y) {
int row = get_global_id(0);
float accumulator = 0;
for(int diag = 0; diag < diags; diag++) {
int col = row + offsets[diag];
if ((col >= 0) && (col < rows)) {
float m = A[diag*rows + row];
float v = x[col];
accumulator += m * v;
}
}
y[row] = accumulator;
}
と私はこのようなカーネル実行入力引数書き込み:
size_t global_work_size;
global_work_size = 4;
err = clEnqueueNDRangeKernel(cmd_queue, kernel, 1, NULL, &global_work_size,NULL, 0, NULL, NULL);
err = clFinish(cmd_queue);
およびIを取得し、出力yはここ
がカーネルである[7 22 15 34]であるべきです私が再会したときの正しい結果gpuのメモリからad yを返します。 I.私はy = [7 22 15 34]
私はOpenCL(そして一般的なGPGPU)には新しくなっているので、任意の次元のはるかに大きな行列に対して正しく問題を拡張する方法を理解したいと思っています。 これで、1000,000行があるとします。 global_work_sizeはどのように設定する必要がありますか? local_work_sizeを設定する必要がありますか、それともNULLのままにする必要がありますか?