短編小説:
出力変数の参照渡しを持つ関数があります
void acum( float2 dW, float4 dFE, float2 *W, float4 *FE )
これは、いくつかの条件が満たされた場合、変数 *W、*FE を dW、dFE ずつインクリメントすることを想定しています。この関数を一般的なものにしたい - 出力変数はローカルまたはグローバルのいずれかにすることができます。
acum( dW, dFE, &W , &FE ); // __local acum
acum( W, FE, &Wout[idOut], &FEout[idOut] ); // __global acum
コンパイルしようとすると、エラーが発生しました
error: illegal implicit conversion between two pointers with different address spaces
なんとか作れるかな？？？関数の代わりにマクロを使用できるかどうかを考えていました (ただし、C のマクロにはあまり詳しくありません)。
他の可能性はおそらく次のとおりです。
- struct{Wnew, FEnew} を返す関数を使用するには
- または (float8)(Wnew,FEnew,0,0) ですが、コードがより混乱するため、私は好きではありません。
- 当然のことながら、「acum」の本体をいたるところにコピーしたくありません(手動でインライン化するなど:))
背景（読む必要はありません）：
OpenCL を使用して熱力学的サンプリングをプログラムしようとしています。統計的重み W = exp(-E/kT) は、低温では float (2^64) を簡単にオーバーフローする可能性があるため、合成データ型 W = float2(W_digits, W_exponent) を作成し、これらの数値を「acum」で操作する関数を定義しました。
私はグローバル メモリ操作の数を最小限に抑えようとしています。そのため、work_items を FEout ではなく Vsurf に渡すようにしています。これは、Vsurf のいくつかのポイントのみがかなりの統計的重みを持ち、FEout の累積が各ワークアイテムに対して呼び出される回数が少ないためです。一方、FEout を反復処理するには、sizeof(FEout)*sizeof(Vsurf) のメモリ操作が必要です。コード全体はここにあります（より効果的にする方法をお勧めします）：
// ===== function :: FF_vdW - Lenard-Jones Van Der Waals forcefield
float4 FF_vdW ( float3 R ){
const float C6 = 1.0;
const float C12 = 1.0;
float ir2 = 1.0/ dot( R, R );
float ir6 = ir2*ir2*ir2;
float ir12 = ir6*ir6;
float E6 = C6*ir6;
float E12 = C12*ir12;
return (float4)(
( 6*E6 - 12*E12 ) * ir2 * R
, E12 - E6
);}
// ===== function :: FF_spring - harmonic forcefield
float4 FF_spring( float3 R){
const float3 k = (float3)( 1.0, 1.0, 1.0 );
float3 F = k*R;
return (float4)( F,
0.5*dot(F,R)
);}
// ===== function :: EtoW - compute statistical weight
float2 EtoW( float EkT ){
float Wexp = floor( EkT);
return (float2)( exp(EkT - Wexp)
, Wexp
); }
// ===== procedure : addExpInplace -- acumulate F,E with statistical weight dW
void acum( float2 dW, float4 dFE, float2 *W, float4 *FE )
{
float dExp = dW.y - (*W).y; // log(dW)-log(W)
if(dExp>-22){ // e^22 = 2^32 , single_float = 2^+64
float fac = exp(dExp);
if (dExp<0){ // log(dW)<log(W)
dW.x *= fac;
(*FE) += dFE*dW.x;
(*W ).x += dW.x;
}else{ // log(dW)>log(W)
(*FE) = dFE + fac*(*FE);
(*W ).x = dW.x + fac*(*W).x;
(*W ).y = dW.y;
}
}
}
// ===== __kernel :: sampler
__kernel void sampler(
__global float * Vsurf, // in : surface potential (including vdW) // may be faster to precomputed endpoints positions like float8
__global float4 * FEout, // out : Fx,Fy,Fy, E
__global float2 * Wout, // out : W_digits, W_exponent
int3 nV ,
float3 dV ,
int3 nOut ,
int3 iOut0 , // shift of Fout in respect to Vsurf
int3 nCopy , // number of copies of
int3 nSample , // dimension of sampling in each dimension around R0 +nSample,-nSample
float3 RXe0 , // postion Xe relative to Tip
float EcutSurf ,
float EcutTip ,
float logWcut , // accumulate only when log(W) > logWcut
float kT // maximal energy which should be sampled
) {
int id = get_global_id(0); // loop over potential grid points
int idx = id/nV.x;
int3 iV = (int3)( idx/nV.y
, idx%nV.y
, id %nV.x );
float V = Vsurf[id];
float3 RXe = dV*iV;
if (V<EcutSurf){
// loop over tip position
for (int iz=0;iz<nOut.z;iz++ ){
for (int iy=0;iy<nOut.y;iy++ ){
for (int ix=0;ix<nOut.x;ix++ ){
int3 iTip = (int3)( iz, iy, ix );
float3 Rtip = dV*iTip;
float4 FE = 0;
float2 W = 0;
// loop over images of potential
for (int ix=0;ix<nCopy.x;ix++ ){
for (int iy=0;iy<nCopy.y;iy++ ){
float3 dR = RXe - Rtip;
float4 dFE = FF_vdW( dR );
dFE += FF_spring( dR - RXe0 );
dFE.w += V;
if( dFE.w < EcutTip ){
float2 dW = EtoW( - FE.w / kT );
acum( dW, dFE, &W , &FE ); // __local acum
}
}
}
if( W.y > logWcut ){ // accumulate force
int idOut = iOut0.x + iOut0.y*nOut.x + iOut0.z*nOut.x*nOut.y;
acum( W, FE, &Wout[idOut], &FEout[idOut] ); // __global acum
}
}}}}
}
ubuntu 12.04 64ビットでpyOpenCLを使用していますが、問題とは関係ないと思います