1

pyopencl を使用して、512 x 512 (262,144 ピクセル) の画像で特定のピクセルを見つけています。プログラムを実行し、ピクセルの近隣を既知の近隣グループと比較すると、(512,512) が開始されます。画像合成をしています。カーネル内にピクセルのグループが見つかった場合、残りのカーネルが実行されるのを待ちたくありません。実行中の残りのカーネルをカーネル プログラムで終了する方法はありますか?

ありがとうティム

4

3 に答える 3

1

多数のワークアイテムを含むカーネルをキューに入れると、カーネルはワーク グループとスレッドに分割され、GPU をビジー状態に保ちます。非常に大きなグローバル サイズは、できるだけ多くのスレッドを開始し、古いスレッドが終了したときに新しいスレッドを発行します。そのため、パフォーマンスが良好な最小のグローバル サイズを見つけて、それらの多くを (1 つの大きなものではなく) キューに入れることができますが、以前にキューに入れた結果もチェックすることができます (イベントを使用して、いつ完了したかを知ることができます。メモリを読み戻して結果を取得します)。正しい答えが得られたら、カーネルのキューイングを停止します。

これの代わりに：

queue entire job (say, 4096 x 4906)

行う：

do
{
   queue some work (say, 32 x 32)
   check if any of the prior work queued is done and check if it got the answer
}
while (no more work OR answer found)

小さいジョブのサイズと、結果をチェックするオーバーヘッドと余分な作業を行うオーバーヘッドとの間の適切なトレードオフを把握する必要があります。

于 2013-10-16T18:55:00.987 に答える
0

あなたの質問は大きな問題であり、並列処理の問題です。

What to do when one of your parallel threads has already the answer to the problem?

OpenCL では、カーネルの実行を制御できません。ホストレベルでさえありません。そして、これは大きな問題です。ただし、ワークアイテムが互いに切り離されて自由に実行されない場合、完全に並列化されていないため、そうあるべきです。

唯一の解決策は、計算を小さな部分に分割し、それぞれの完了を確認することです。ただし、パーツがすでに非常に小さい場合があります (あなたの場合、512x512 は非常に小さいなど)。

あなたの特定のケースでは、すべて（512x512）を処理し、その後、別のカーネルを使用して 512x512 セットから最終結果を取得します。

于 2013-10-14T12:09:36.207 に答える
0

最初は、各カーネルが読み取りおよび設定できるある種のグローバルメモリフラグがあると考えました。このアプローチには原子性が必要なため、必ずatomic_関数を使用してください。 

 __kernel void t(__global int *Data,
                 __global int *Flag){
      if(atomic_max(*Flag, 0) == 0){
          //perform calc on Data
          if(PixelsFound){
               //Set the flag to +1
               *Flag = atomic_inc(*Flag);
          }
      }
 }

コミュニティ、これが機能しないことがわかっている場合は、お気軽にコメントしてください!

于 2013-10-14T02:07:45.070 に答える