Multithreading OpenCL：如果我有比可用工作项更多的任务怎么办？

让我们举个例子：

我想要同时生成向量点积（这不是我的情况，这只是一个例子），所以我有两个大的输入向量和一个大小相同的大输出向量。可保存的工作项小于这些向量的大小。如果工作项小于向量的大小，如何在opencl中生成此点积？这可能吗？还是我要耍点小把戏

比如：

for(i = 0; i < n; i++){  
    output[i] = input1[i]*input2[i];
}

（i=0；i 输出[i]=input1[i]*input2[i]； } 使用n>可用工作项

如果“可用工作项”的意思是您正在运行

CL\u设备\u MAX\u工作项\u大小

给定的最大值，那么您始终可以针对阵列的不同范围多次将内核排队

---

根据您的实际工作负载，让每个工作项执行更多的工作可能更明智。在最简单的情况下，您可以使用SIMD类型，如

float4

、

float8

、

float16

等，并一次性对大数据块进行操作。与以往一样，尝试不同的方法并衡量每种方法的性能是无可替代的。

分而治之的数据。如果您将工作组大小保持为全局工作大小的整数divident，那么您可以在每次内核启动时一次启动N个工作组，可能是k个工作组。因此，您应该只启动N/k个内核，每个内核都有k*工作组大小的工作项和内核中缓冲区的正确地址

---

当您拥有每个工作组的部分点积的部分和（具有多个组内缩减步骤）时，您只需在CPU上或数据将要使用的任何设备上对其进行求和。

请注意，您的示例不是点积，而是元素乘法。像这样的宽点积需要一个缩减阶段，我想这不是你要问的。是的，对不起，我指的是元素乘法是的，我指的是最大工作项，但如果我需要每个工作项必须计算元素乘法和n>工作项，gpu如何响应？到底能不能做到？我知道每个工作项可以比单个工作项计算更多的计算量，但是在这个示例中，gpu是如何工作的呢？如果有效