大二维范围内的OpenCL崩溃

Question

在我的程序中，我需要在大型2D阵列的每个项目上运行一次内核。 该程序可在小范围内正常工作-最高可达50x50，有时甚至最高为100x100。

但是，对于更大的数据集，调用内核会导致视频卡驱动程序崩溃。

我已经在两台使用不同AMD卡的计算机上测试了该程序，它们表现出完全相同的行为。 其他一维内核也可以正常工作，即使对于约10000 x 10000项的大型数据集也是如此。

同样，从matrix[i + (N + 1) * j]表达式中删除i变量也会使内核正常工作而不会出错。

我是错误地设置了范围，还是在内核中出错了，还是问题出在其他地方？

入队范围：

cl::EnqueueArgs args(queue,cl::NDRange(offset, offset+1),cl::NDRange(N+1, N),cl::NullRange);

核心：

void kernel sub(global float* matrix, global const float* vec, int N, int offset) {
  int i = get_global_id(0);
  int j = get_global_id(1);         
  matrix[i + (N + 1) * j] -= matrix[i + (N + 1) * offset] * vec[j]; 
}

Answer 1

可能的原因之一-如果您的内核运行时间过长，驱动程序可能会将其删除。 将问题区域切成小块。

Answer 2

考虑这一点，对于100x100输入数组，您将使用N = 100，因此，由于在队列args中使用了N + 1，因此内核中i的最大值将为100，而j的最大值将为99。假设offset =0。因此，i +（N + 1）* j = 100 + 101 * 99 = 10099，它在2D数组之外。

当offset = 1时，i和j的最小值分别为1和2，而最大值为101和100。因此，i +（N +1）* j = 101 + 101 * 100 = 10201。

以我的经验，GPU在访问全局内存时不是很擅长捕捉分段错误。 您尝试有意创建一个的尝试有时可以在某些卡片上起作用，但不能保证。

Answer 3

该问题可能是由本地工作规模和全局工作规模引起的。 使用二维数组正确计算它们时，这一点很重要。 对于大值，可能是您的global_id（0）大于clEnqueueNDRangeKernel（）中指定的值。