我正在尝试让 2 个 Nvidia GPU 并排工作以进行 n 体模拟(来源)。我进行正确的检测,并将所有 OpenCL 内容存储在一个结构中:
struct ocl_wrap {
cl_event event;
cl_program program;
cl_kernel kernel;
cl_command_queue command_queue;
cl_device_id device_id;
cl_context context;
cl_mem masses;
cl_mem bodies;
cl_mem speeds;
cl_mem newBodies;
cl_int ret;
};
所以现在,每个设备都分配了自己的结构(自己的上下文、队列等),每一步我都运行这 2 个函数:
void writeGPU() {
clCreateBuffer() //4*
clSetKernelArg() //5*
clEnqueueNDRangeKernel()
}
void readGPU() {
clEnqueueReadBuffer() //2*
clFlush()
clReleaseMemObject() //4*
}
一个步骤看起来像这样:
void step() {
for each gpu
writeGPU();
runCPU();
for each gpu
readGPU();
}
每个设备都有一个要解决的问题子集。
我有一个问题,前 64 个(有时是 128 个)从一个或另一个 GPU 浮动,我尝试复制回 CPU 实际上不会复制。 否则,一切正常,第一个 GPU 完美运行。有时它只是工作,但只是随机出现错误并且不会消失。有什么建议吗?
在这一点上,我的猜测是,您可能没有利用 OpenCL 事件系统,甚至 OpenCL 内存屏障/围栏来获取有关 I/O 读写是否已到达目的地的通知,并通过设置断点和候补名单来协调您的程序。如果系统上的 OpenCL 分发工具包正常工作,并且您正在使用事件系统,则上面介绍的程序序列应类似于
// setup global event objects
// setup global markers/barriers
void writeGPU() {
// hook event listeners to APIs
clCreateBuffer() //4*
clSetKernelArg() //5*
clEnqueueNDRangeKernel()
// place appropriate markers/barriers
}
void readGPU() {
// Many OpenCL APIs listen to events and proceed only
// when the `wait` condition is satisfied or
// barrier conditions are met.
clEnqueueReadBuffer() //2*
clFlush()
clReleaseMemObject() //4*
}
您可能正在读取完成之前查看数据。 clFlush
仅确保命令离开主机,而不是命令在设备上完成。解决方案:使用阻塞读取,或使用clFinish
而不是clFlush
,或使用 OpenCL 事件。