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カーネルを 2 つの異なる OpenCL プラットフォームで実行するのに問題があります。プラットフォームの唯一の違いは、1 つは OpenCL 1.1 で、もう 1 つは 1.2 です。

コードはこのデバイス (OS X 10.8) で動作します:

===============================================================
('Platform name:', 'Apple')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'Apple')
('Platform version:', 'OpenCL 1.2 (Sep 20 2012 17:42:28)')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'Intel(R) Core(TM) i5-3427U CPU @ 1.80GHz')
('Device type:', 'CPU')
('Device memory: ', 8192L, 'MB')
('Device max clock speed:', 1800, 'MHz')
('Device compute units:', 4)

ターゲット デバイス (Ubuntu 11.04):

===============================================================
('Platform name:', 'NVIDIA CUDA')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'NVIDIA Corporation')
('Platform version:', 'OpenCL 1.1 CUDA 4.2.1')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'Tesla M2050')
('Device type:', 'GPU')
('Device memory: ', 3071, 'MB')
('Device max clock speed:', 1147, 'MHz')
('Device compute units:', 14)
===============================================================
('Platform name:', 'NVIDIA CUDA')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'NVIDIA Corporation')
('Platform version:', 'OpenCL 1.1 CUDA 4.2.1')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'Tesla M2050')
('Device type:', 'GPU')
('Device memory: ', 3071, 'MB')
('Device max clock speed:', 1147, 'MHz')
('Device compute units:', 14)

次のコードのハングの原因を突き止めました。

# set up 
host_array = numpy.array(arr)
device_buffer = pyopencl.Buffer(context, pyopencl.mem_flags.WRITE_ONLY, host_array.nbytes)

# run the kernel
program.run(queue, host_array.shape, None, device_buffer)

# copy the results back --- this call causes the code to hang ----
pyopencl.enqueue_copy(queue, host_array, device_buffer)

2 つのデバイス間でコードの変更はなく、両方のデバイスで PyOpenCL 2013.1 が実行されています。何か不足していますか？どんな提案でも大歓迎です。

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2 に答える 2

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に を追加してみて.wait()くださいprogram.run。これにより、実際にハングしているプログラムであるかどうかが判断されます。

于 2013-02-05T03:34:35.940 に答える
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問題はスレッドの問題であることが判明しました。threading モジュールで生成された 2 番目のスレッドを使用して、pyopencl 呼び出しを行っていました。問題は、pyopencl を呼び出すために使用していたコンテキストがメイン スレッドで作成されたことであり、これが何らかの問題を引き起こしていると思います。

修正するために、コンテキスト、キュー、および作成されたプログラムを、プライマリ スレッドではなく 2 番目のスレッドで宣言するようにしました。

于 2013-02-06T22:08:14.533 に答える