Concurrency 如何从OpenCL代码启动另一个线程？

我的算法由两个步骤组成：

数据生成。在这一步中，我循环生成数据数组作为函数结果

数据处理。对于这一步，我编写了OpenCL内核，它处理上一步生成的数据数组

现在第一步在CPU上运行，因为它很难并行化。我想在GPU上运行它，因为生成的每一步都需要一些时间。我想立即为已经生成的数据运行第二步

我可以从当前运行的内核在单独的线程中运行另一个opencl内核吗？或者在调用内核的某个线程中运行

一些伪代码可以说明我的观点：

__kernel second(__global int * data, int index) {
    //work on data[i]. This process takes a lot of time
}

__kernel first(__global int * data, const int length) {
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        // generate data and store it in data[i]

        // This kernel will be launched in some thread that caller or in new thread?
        // If in same thread, there are ways to launch it in separated thread?
        second(data, i);
    }
}

\uuuuu内核秒（\uuuu全局int*数据，int索引）{
//处理数据[i]。此过程需要大量时间
}
__内核优先（uu全局整数*数据，常量整数长度）{
for（int i=0；i

不，OpenCL没有线程的概念，任何一个内核执行都不能启动另一个内核。所有内核执行都是由CPU触发的。

不，OpenCL没有线程的概念，任何一个内核执行都不能启动另一个内核。所有内核执行都是由CPU触发的。

我认为全局工作大小可以被认为是以某种方式执行的线程数。如果我错了，请纠正我。

我认为全局工作大小可以被视为以某种方式执行的线程数。如果我错了，请纠正我。

您应该启动一个内核。 然后执行clFInish（）； 然后执行下一个内核

有更有效的方法，但我只会把事情搞得一团糟

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您只需使用第一个内核的内存输出作为第二个内核的输入。这样，您就可以避免CPU->GPU复制过程。

您应该启动一个内核。 然后执行clFInish（）； 然后执行下一个内核

有更有效的方法，但我只会把事情搞得一团糟

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您只需使用第一个内核的内存输出作为第二个内核的输入。这样，您就可以避免CPU->GPU复制过程。

@Eugene解决方案？将数据写入全局内存，当所有数据写入后，启动处理数据的内核。谢谢，但现在我的程序可以按照你说的那样工作了。我想通过这样一种方式来提高生产率：-）@Eugene变通方案？将数据写入全局内存，当所有数据写入后，启动处理数据的内核。谢谢，但现在我的程序可以按照你说的那样工作了。我想以这样的方式提高生产力：-）