OpenCL内核在英特尔上工作得很好，但在nvdia GPU上却不行？

Question

我的应用程序使用OpenCL。我在我的机器上进行了测试，它运行得很好，但在用户的机器上，内核就不能工作了。

我的机器

OpenCL Status : Using OpenCL Platform : Intel(R) OpenCL HD Graphics
OpenCL Status : Using GPU Device : Intel(R) HD Graphics 510

用户机器

OpenCL Status : Using OpenCL Platform : NVIDIA CUDA
OpenCL Status : Using GPU Device : GeForce GT 730

码C++

kernels = new ComputeKernel();
std::string source = ReadShaderSourceFile(GetExecutableDir() + "\\Data\\kernels\\generators\\generators.cl", &tmp);
    kernels->AddSoruce(source);
    kernels->BuildProgram("-I" + appState->globals.kernelsIncludeDir + " -cl-fast-relaxed-math -cl-mad-enable");
    kernels->AddKernel("clear_mesh_terrain");
kernels->CreateBuffer("mesh", CL_MEM_READ_WRITE, appState->models.customBase->mesh->vertexCount * sizeof(Vert));
        kernels->WriteBuffer("mesh", true, appState->models.customBase->mesh->vertexCount * sizeof(Vert), appState->models.customBase->mesh->vert);
kernels->SetKernelArg("clear_mesh_terrain", 0, "mesh");

        kernels->ExecuteKernel("clear_mesh_terrain", cl::NDRange(1), 

cl::NDRange(appState->models.coreTerrain->mesh->vertexCount));

ComputeKernel类：

void ComputeKernel::AddSoruce(std::string source)
{
    sources.push_back({source.c_str(), source.size()});
}

void ComputeKernel::BuildProgram(std::string options)
{
    program = cl::Program(context, sources);

    if (program.build({ device }, options.c_str()) != CL_SUCCESS)
    {
        onStatus("Error Building : " + program.getBuildInfo<CL_PROGRAM_BUILD_LOG>(device));
        return;
    }
}

void ComputeKernel::AddKernel(std::string name)
{
    kernels[name] = cl::Kernel(program, name.c_str());
}

void ComputeKernel::Clear()
{
    sources.clear();
    kernels.clear();
}

void ComputeKernel::ExecuteKernel(std::string name, cl::NDRange local, cl::NDRange global)
{
    queue.enqueueNDRangeKernel(kernels[name], cl::NullRange, global, local);
    queue.finish();
}

void ComputeKernel::CreateBuffer(std::string name, int type, size_t size)
{
    OpenCLBuffer buffer;
    buffer.size = size;
    buffer.buffer = cl::Buffer(context, type, size);
    buffers[name] = buffer;
}

void ComputeKernel::SetKernelArg(std::string name, int arg, std::string buffer)
{
    kernels[name].setArg(arg, buffers[buffer].buffer);
}

void ComputeKernel::ReadBuffer(std::string buffer, bool blocking, size_t size, void* data)
{
    queue.enqueueReadBuffer(buffers[buffer].buffer, blocking ? CL_TRUE : CL_FALSE, 0, size, data);
}

void ComputeKernel::WriteBuffer(std::string buffer, bool blocking, size_t size, void* data)
{
    queue.enqueueWriteBuffer(buffers[buffer].buffer, blocking ? CL_TRUE : CL_FALSE, 0, size, data);
}

内核：

__kernel void clear_mesh_terrain(__global Vert* mesh)
{
    int i = get_global_id(0);
    mesh[i].normal.x = 0.0f;
    mesh[i].normal.y = 0.0f;
    mesh[i].normal.z = 0.0f;
    mesh[i].normal.w = 0.0f;
    mesh[i].position.y = 0.0f;

}

现在说不工作，我的意思是什么都没有，(内核根本没有被执行)，但是没有错误，没有内核的编译失败。

Answer 1

最有可能的解释是，您的Nvidia GT 730内存不足。有些缓冲区无法分配，内核运行时有0的执行时间，但什么也不做。

记录您总共分配了多少内存。它仍然可以与较小的缓冲区一起工作。