Concurrency 可以用OpenCL控制计算单元吗？

我在读过的关于OpenCL的任何文档中都找不到这个问题的答案，所以我在问：有没有可能控制哪个计算单元执行哪个算法？我想让一个算法在计算单元1上执行，另一个（不同的）算法在计算单元2上同时执行。我希望能够定义在哪个计算单元上执行内核，可能还需要定义多少个处理元素/CUDA内核

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我的GPU是Nvidia GeForce GT 525M，它有2个计算单元，每个单元有48个CUDA内核。

不，这是不可能的。你也不想那样做。GPU比你更清楚如何安排工作以充分利用设备，你不应该这样做 （而且无法）微观管理。当然，您可以通过设置全局和本地工作组大小来影响日程安排

如果您有两个算法，A和B，并且都能够充分利用GPU，那么没有理由并行运行它们

Sequentially:
CU 1: AAAAB
CU 2: AAAAB

In parallel:
CU 1: AAAAAAAA
CU 2: BB

如果A和B没有完全相同的运行时，并行运行它们实际上会使总运行时更长：运行时

最慢（运行时（A），运行时（B））

vs

runtime（A/2）+运行时（B/2）

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如果这对您没有帮助，我建议您提出一个问题，详细说明您的实际用例。您有哪两种算法，需要在哪两种数据上运行它们，它们的设备使用情况如何，以及为什么要并行运行它们。

因此，在每个多处理器上切换上下文不会造成太多性能损失？“将调度留给GPU”方法是OpenCL的一项功能，还是也适用于CUDA？CUDA和其他GPU技术是相同的。您可以按自己希望的大小将工作分组，但不能直接控制硬件调度。我的观点是：优化单个内核是一个很好理解的问题，可以进行全面分析。优化并发内核的运行是一个更难的问题（变量越多，GPU调度可能是黑盒），因此如果可以通过顺序内核执行来解决这个问题，就可以避免。

Sequentially:
CU 1: AAAAB
CU 2: AAAAB

In parallel:
CU 1: AAAAAAAA
CU 2: BB