local_work_size对性能的影响及其原因

Question

大家好..。

我是opencl的新手，并试图探索更多的@ it。

local_work_size在openCL程序中的工作是什么?在性能上它是如何重要的。

我正在为我的openCL内核编写一些图像处理文件，如

size_t local_item_size = 1; 
size_t global_item_size = (int) (ceil((float)(D_can_width*D_can_height)/local_item_size))*local_item_size; // Process the entire lists
ret = clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, 1, NULL,&global_item_size, &local_item_size, 0, NULL, NULL);

当我改变的时候

 size_t local_item_size = 16;

保持一切不变。

我的表现快了4-5倍。

Answer 1

local-work-size，又名work-group-size，是每个工作组中的工作项的数量。

每个工作组在一个计算单元上执行，它能够处理一组工作项，而不仅仅是一个。

因此，当您使用太小的组时，您会浪费一些计算能力，并且只能在计算单元级别上得到一个粗略的并行化。

但是，如果组中有太多的工作项，您也可能会失去一些并行化的机会，因为某些计算单元可能不会被使用，而其他的可能会被过度使用。

因此，您可以使用许多值进行测试，以找到最好的值，或者只使用，让OpenCL通过将NULL作为本地工作大小来为您选择一个好的值。

PS :我会感兴趣的，与您以前的值相比，OpenCL选择的性能，所以请您做一个测试，并张贴结果。谢谢:)