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有哪些方法可以验证 OpenCL 是否确实并行化了工作? (我如何验证工作是否正在分配给所有处理元素以供执行?)或者至少是一种方法来监控正在使用 GPU 或 CPU 的哪些内核/处理器?
我只是想要一种方法来验证 OpenCL 是否确实按照其规范声称的那样进行操作。为此,我需要收集确凿的证据,证明 OpenCL/操作系统/驱动程序确实在安排内核和工作项并行执行(而不是串行执行)。
我已经编写了一个符合 OpenCL API 1.2 规范的 OpenCL 程序以及一个简单的 OpenCL C 内核,它只是对输入整数进行平方。
在我的程序中,work_group_size = MAX_WORK_GROUP_SIZE
(这样它们就适合计算单元,这样 OpenCL 就不会合身)。
总 amount_of_work
是 (MAX_COMPUTE_UNITS * MAX_WORK_GROUP_SIZE
) 的标量倍数。由于 amount_of_work > MAX_COMPUTE_UNITS * MAX_WORK_GROUP_SIZE
,希望是 OpenCL
希望这足以迫使调度程序尽可能有效地执行最大数量的内核 + 工作项,从而利用可用的内核/处理器。
cpuid
,或者sched_getcpu
,或者GetProcessorNumber
来查看当前线程是哪个核心/处理器目前正在执行。cpuid
、sched_getcpu
或 GetProcessorNumber
等效的 GPU 核心使用情况监控等?也许是特定于供应商架构的东西?硬件详细信息:
开发环境详情:
GNU GCC 4.8.1 -std=c++11
编译最佳答案
您可以注释掉程序的缓冲区拷贝和可视化,而不是依赖推测,只保留内核执行完好无损。然后把它放在一个紧密的循环中,观察热量是否上升。如果它像毛痕一样发热,那么它正在使用核心。如果不发热,您也可以在内核中禁用串行操作(gid==0),然后重试。例如,一个简单的 nbody 模拟器可在几分钟内将冷却良好的 HD7000 系列 gpu 推至 70°C 以上,而对于较差的冷却器则推至 90°C。将其与已知基准的温度限制进行比较。
CPU 存在类似的东西。使用 float4 比简单的 float 更热,这表明即使是指令类型对于使用所有 ALU(更不用说线程)也很重要
如果 GPU 有一个非常好的冷却器,你可以观察它的 Vdroop。更多的负载意味着更多的电压降。更多核心更多下降,更多每个核心负载也更多下降。
无论您做什么,都取决于编译器和硬件的能力,并且您无法明确控制 ALU。因为 opencl 对开发人员隐藏了硬件复杂性。
使用 msi-after burner 或类似软件没有用,因为它们显示 %100 使用率,即使您使用了 %1 的卡的真实潜力。
简单看电脑机箱在平衡状态和启动状态的温差。如果使用 opencl 的 delta-T 是 50,不使用 opencl 是 5,opencl 是并行化的东西,你不知道有多少。
关于c++ - 并行执行的 OpenCL 验证,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18883508/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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