OpenCL：编程gpu更像一个多线程cpu

这可能是一个noob问题，但我想使用opencl来利用几十个gpu内核。几天前，当我开始搜索有关opencl编程的时候，我对工作组、工作项、内核和opencl的逻辑感到困惑。在我继续与这些员工打交道之前，以下是我的问题：

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我是否可以像编写多核cpu时那样，分配一个线程，并在单个gpu计算核心（或指定核心）中运行代码？

不，这不是它的工作方式。在OpenCL中，您编写了一个内核来执行单个工作项。它可以像内存拷贝一样简单，也可以从源图像读取像素，将它们混合在一起，然后将像素写入输出图像。该内核在整个工作组中执行（例如，整个输出映像）。运行时实现了这一点。它不像多线程CPU代码，每个线程做不同的事情。这更像是一个满是1000名实习生的仓库。每个人都有一个唯一的员工编号，仓库里的东西都有编号，所以你可以说“查看盒子（你的编号）和（你的编号加1000），然后把里面找到的零件放在一起，把新零件放进盒子（你的编号加2000）”。你说一次在扩音器中，1000个部件并行构建。

不，这不是它的工作原理。在OpenCL中，您编写了一个内核来执行单个工作项。它可以像内存拷贝一样简单，也可以从源图像读取像素，将它们混合在一起，然后将像素写入输出图像。该内核在整个工作组中执行（例如，整个输出映像）。运行时实现了这一点。它不像多线程CPU代码，每个线程做不同的事情。这更像是一个满是1000名实习生的仓库。每个人都有一个唯一的员工编号，仓库里的东西都有编号，所以你可以说“查看盒子（你的编号）和（你的编号加1000），然后把里面找到的零件放在一起，把新零件放进盒子（你的编号加2000）”。你说，一旦进入扩音器，1000个部件将并行制造。

“这可能是一个noob问题”，猜测是不必要的。提出你的问题，提供你认为答案是什么，以及是什么引导你得出这个结论。另外，用一个像你这样的笼统的陈述，提供一些关于你是如何在谷歌上搜索到这个的评论，你发现了什么（如果有的话），以及为什么它没有回答你的问题。所以真正的问题是关于代码的问题，提供代码作为错误的例子。我所做的搜索，都是关于工作组、工作项和内核的。基本的例子就是这些（工作组、工作项、内核），我找不到一个简单的方法来做我在问题中描述的事情。“这可能是一个noob问题”，推测是不必要的。问你的问题，提供你认为答案是什么，以及什么导致你得出这个结论。另外，用一个像你这样的笼统的陈述，提供一些关于你是如何在谷歌上搜索到这个的评论，你发现了什么（如果有的话），以及为什么它没有回答你的问题。所以真正的问题是关于代码的问题，提供代码作为错误的例子。我所做的搜索，都是关于工作组、工作项和内核的。基本的例子都是考虑到这些（工作组、工作项、内核），我找不到一个简单的方法来做我在问题中描述的事情。所以，opencl不允许做我描述的事情，即你在例子中描述的是使用gpu的唯一方法（通过opencl）？没错。您可以强制API执行类似于单线程的执行，但使用GPU的效率非常低。您能提供一个非常基本和简单的示例来说明如何执行吗？（如果可能，使用“正常/正确”方式的示例相同？）只需分派单个项目工作组。但是就像我说的那样，它是没有效率的。所以，opencl不允许做我描述的事情，即你在例子中描述的是使用gpu（通过opencl）的唯一方法？是的。您可以强制API执行类似于单线程的执行，但使用GPU的效率非常低。您能提供一个非常基本和简单的示例来说明如何执行吗？（如果可能，使用“正常/正确”方式的示例相同？）只需分派单个项目工作组。但就像我说的那样，这是没有效率的。