clEnqueueNDRangeKernel参数说明

Love The Way You Lie 2022-09-19 15:21 242阅读 0赞

原文链接：[http://blog.csdn.net/gflytu/article/details/7686130][http_blog.csdn.net_gflytu_article_details_7686130]

OpenCL编程中的一个核心函数是clEnqueueNDRangeKernel，对于此函数的理解，有利于对数据在host和device之间的传递进行控制。

clEnqueueNDRangeKernel（

cl\_command\_queue queue，

cl\_kernel kernel，

cl\_uint work\_dims，

const size\_t \*global\_work\_offset,

const size\_t \*global\_work\_size,

const size\_t \*local\_work\_size,

cl\_uint num\_events,

const cl\_event \*wait\_list,

cl\_event \*event)

对于参数queue和kernel与clEnqueueTask中的一样，重点是work\_dims和global\_work\_offset、global\_work\_size、local\_work\_size这四个新增参数的意义。

**（1）work\_dims：the number of dimensions in the data** ( if you deal with image object, you should probably set work\_dims equal 2 or 3. But for buffer objects, you can set whatever dimensionality you think best. For a buffer object containing a two-dimensional matrix, you might set work-dims equal 2.)

**（2）global\_work\_offset：the global ID offset in each dimension**

**（3）global\_work\_size：the number of work items in each dimension** (the global\_work\_size argument of clEnqueueNDRangeKernel identifies how many work-items need to be processed for each dimension. )

**（4）local\_work\_size：the number of work\_items in a work\_group，in each dimension** (local\_work\_size less than the global\_work\_size）

可以通过下面的例子来说明各个参数的具体应用：

size\_t dim=2；

size\_t global\_offset\[\]=\{3,5\};

size\_t global\_size\[\]=\{6,4\};

size\_t local\_size\[\]=\{3,2\};

clEnqueueNDRangeKernel（queue,kernel,dim,global\_offset,global\_size,local\_size,0,NULL,NULL);

对于上面的参数我们可以通过以下子函数在kernel里获取这些数据：

uint get\_work\_dim()：returns the number of dimensions in the kernel's index space

size\_t get\_global\_size(uint dim): returns the number of work items for a given dimension

size\_t get\_global\_id(uint dim):returns the element of the work-dim's global ID for a given dimension

size\_t get\_global\_offset(uint dim):returns the initial offset used to compute global IDs

size\_t get\_num\_groups(uint dim): returns the number of work-groups for a given dimension

size\_t get\_group\_id(uint dim):returns the ID of the work-item's work-group for a given dimension

size\_t get\_local\_id(uint dim): returns the ID of the work-item within its work-group for a given dimension

size\_t get\_local\_size(uint dim): return the number of work-items in the work-group for a given dimension

那么我们可以到如下数据：

uint dim=get\_work\_dim（）；//dim=2

size\_t global\_id\_0=get\_global\_id(0);//从参数global\_offset(3,5)第一个参数3开始，个数为global\_size（6,4）的第一参数6

size\_t global\_id\_1=get\_global\_id(1);//从参数global\_offset(3,5）第二个参数5开始，个数为global\_size(6,4)的第二个参数4

size\_t global\_size\_0=get\_global\_size(0);//大小为global\_size(6,4)的第一个参数6

size\_t global\_size\_1=get\_global\_size(1);//大小为global\_size(6,4)的第二个参数4

size\_t offset\_0=get\_global\_offset(0);//获取global\_offset(3,5)的第一个参数3,

size\_t offset\_1=get\_global\_offset(1);//获取global\_offset(3,5)的第二个参数5

size\_t local\_id\_0=get\_local\_id(0);//获取local\_size(3,2)的第一个参数个数（0,1,2)

size\_t local\_id\_1=get\_local\_id(1);//获取local\_size(3,2)的第二个参数个数（0,1）

[http_blog.csdn.net_gflytu_article_details_7686130]: http://blog.csdn.net/gflytu/article/details/7686130

clEnqueueNDRangeKernel参数说明

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