Multithreading 如何使用intel\u sub\u group\u block\u read分配读取的数据<；n>；在OpenCL中，在列主顺序的子组中跨工作项？

我的矢量化OpenCL代码如下

short8 x0, x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, m[8];

x0 = convert_short8(vload8(0, Org + 0 * Stride));
x1 = convert_short8(vload8(0, Org + 1 * Stride));
x2 = convert_short8(vload8(0, Org + 2 * Stride));
x3 = convert_short8(vload8(0, Org + 3 * Stride));
x4 = convert_short8(vload8(0, Org + 4 * Stride));
x5 = convert_short8(vload8(0, Org + 5 * Stride));
x6 = convert_short8(vload8(0, Org + 6 * Stride));
x7 = convert_short8(vload8(0, Org + 7 * Stride));

m[0] = x0 + x4;
m[1] = x1 + x5;
m[2] = x2 + x6;
m[3] = x3 + x7;
m[4] = x0 - x4;
m[5] = x1 - x5;
m[6] = x2 - x6;
m[7] = x3 - x7;

现在，我尝试使用带块读取的英特尔OpenCL子组扩展重写上述逻辑

int8 iO;
uint8 block1,block2;
int2 coordA;
coordA = int2(0,0);

block1 = intel_sub_group_block_read8(Org, coordA);
coordA.x += 4;
block2 = intel_sub_group_block_read8(Org, coordA);

for (int i = 0 ; i < 8; i++)
{
    iO.lo = convert_int4(as_uchar4(((uint*)(&block1))[i]));
    iO.hi = convert_int4(as_uchar4(((uint*)(&block2))[i]));
    // Do computations here
}

int8io；
uint8区块1、区块2；
int2 coordA；
coordA=int2（0,0）；
block1=英特尔子集团block read8（组织，合作组织）；
坐标x+=4；
block2=英特尔子集团block read8（组织，合作组织）；
对于（int i=0；i<8；i++）
{
iO.lo=转换为int4（如图4（（uint*）（&block1））[i]）；
iO.hi=转换为int4（如uchar4（（uint*）（&block2））[i]）；
//在这里做计算
}

---

在这里，我正在读取两个块，每个块有8行，类型为

uint

。在对

uchar

进行类型转换时，我得到2个8x4数据块，这实际上是一个8x8的

uchar

类型数据块。但上述方法的问题是，它将创建数据按行主顺序排列的工作项。因此，如果我尝试进行类似于

m[0]=x0+x4

的计算，这是不可能的，因为

x0

和

x4

将位于不同的工作项中。因此，我唯一能想到的另一种方法是将数据按列主顺序存储在工作项中。因此，我将使用垂直线程，而不是水平线程。但是我不知道怎么做。

你能把元素

intel\u subgroup\u shuffle*

洗牌到正确的通道（“线程”）吗？我想我不完全理解

intel\u subgroup\u shuffle

。据我所知，shuffle将相同的数据复制到所有线程。所以为了使用shuffle，在我的例子中，我必须进行标量加载而不是向量加载，对吗？但是它比向量运算更有效吗？我自己不是SGs方面的专家，但我相信子组id不必是统一的。也就是说，你可以旋转一个向量值<代码>\u随机（数据，（id+k）%subgroup\u size）。请参阅[能否将元素

intel\u subgroup\u shuffle*

无序排列到正确的通道（“线程”）？我想我还没有完全理解

英特尔子组\u shuffle

。据我所知，shuffle将相同的数据复制到所有线程。因此，为了使用shuffle，在我的情况下，我必须执行标量加载而不是向量加载，对吗？但它比向量操作更有效吗？我自己不是SGs方面的专家，但我相信子组组id不必是统一的。也就是说，您可以旋转向量值。

\u shuffle（data，（id+k）%subgroup\u size）

。请参阅[