OpenCL2.x管道-它们实际上是如何工作的？

我已经阅读了OpenCL2.x管道API，并在khronos.org上介绍了。我有点嫉妒，在CUDA工作时几乎完全是这样，这个只有OpenCL才能使用的漂亮功能（很抱歉，OpenCL没有适当地包含CUDA功能，但这是另一个问题），所以我想我会问“为什么CUDA没有管道机制？”。但后来我意识到我甚至不知道那到底意味着什么。因此，我要问：

OpenCL管道如何在AMD离散GPU/APU上工作

• 什么信息写在哪里
• 使用管道如何影响内核工作组到内核的调度
• 管道内核是一起编译的吗（比如说，它们的SPIR形式）
• 管道的使用是否允许通过特定于内核的缓存（OpenCL术语中的“本地内存”，CUDA术语中的“共享内存”）在不同内核之间传递数据？那太棒了

一般来说，有没有一种方法可以让管道在GPU上工作？i、 e.API作者设想的东西，甚至是写出来的东西

OpenCL管道如何在基于CPU的OpenCL实现中工作

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OpenCL管道与OpenCL2.0一起引入。在GPU上，OpenCL管道就像一个具有受控访问的全局内存缓冲区，也就是说，您可以限制允许同时写入/读取管道的工作组数量。这种方法允许我们重用相同的缓冲区或管道，而不必担心来自多个工作组的读写冲突。据我所知，OpenCL管道不使用GPU本地内存。但是，如果仔细调整管道的大小，则可以增加缓存命中率，从而获得更好的总体性能。关于何时应使用管道，没有一般规则。我使用管道在两个并发运行的内核之间传递数据，这样我的程序由于更好的缓存命中率而获得更好的总体性能。这与OpenCL管道在CPU中的工作方式相同（它只是一个全局缓冲区，如果足够小，可以放入系统缓存中）。但在像FPGA这样的设备上，它们的工作方式不同。管道在这些设备中使用本地内存而不是全局内存，因此与使用全局内存缓冲区相比，可以获得相当高的性能。

我要补充的是，使用全局缓冲区、保留缓冲区和原子时，CUDA上的模拟管道相当简单。另外，我相信AMD上的管道使用本地内存作为保留缓冲区。@JohnsPaul：“更好的缓存命中率”-你是指二级缓存还是特定于核心的一级缓存？和-AMD GPU或其驱动程序是否能够“偏好”来自上次生成管道数据的同一内核的管道使用者，而不是其他内核上的使用者，从而利用一级缓存？@AndreasPapadopoulos:1。避免由于使用原子进行同步而牺牲性能可能不是那么简单。2.看到不同内核上的工作组需要进行保留，使用本地内存进行保留缓冲区将如何工作？@einpoklum：我说的是所有GPU内核共享的二级缓存。我不确定一级缓存。@einpoklum没有“牺牲性能”，GPU上的OpenCL管道也可能使用原子。事实上，GPU上的管道API主要是语法。保留缓冲区是每个工作项/工作组的缓冲区。