（Py）OpenCl：第16个元素后的错误扫描结果

因此，我开始研究Hillis-Steele扫描算法，以便获得数组的运行和，对于元素少于17个的数组（

N<17

），它似乎工作得很好，但在这之后，我经常得到错误的结果，尽管不总是这样。

N

越大，返回错误结果的概率越高，在

N=40

左右后，返回结果的不正确率达到100%。数组在第16个元素之后开始偏离真值

这是我的密码：

__kernel void scan(__global double * a, __const int N, __global double * sum_a, __global double * temp) {

    //
    // Hillis - Steele scan algorithm
    //

    int id = get_global_id(0); // Thread id

    temp[id] = a[id]; // Copying the content of a to a temporary array
    barrier(CLK_GLOBAL_MEM_FENCE); // Waiting for all threads to finish

    for(int offset = 1; offset < N; offset *= 2) { // At each increment, double 'offset'

        if(id >= offset)
            temp[id] += temp[id - offset]; // Add 'id' to a neighbour a distance 'offset' away
        else
            temp[id] = temp[id]; // Copy the previous value

        barrier(CLK_GLOBAL_MEM_FENCE); // Synchronising
    }
    sum_a[id] = temp[id]; // Storing final result
}

\uuuuu内核无效扫描（\uuuu全局双精度*a，\uuuu常量int N，\uuuu全局双精度*sum\u a，\uuuu全局双精度*temp）{
//
//Hillis-Steele扫描算法
//
int id=get_global_id（0）；//线程id
temp[id]=a[id]；//将a的内容复制到临时数组
barrier（CLK_GLOBAL_MEM_FENCE）；//等待所有线程完成
对于（int offset=1；offset=偏移量）
temp[id]+=temp[id-offset]；//将“id”添加到距离“offset”较远的邻居
其他的
temp[id]=temp[id]；//复制上一个值
屏障（CLK_GLOBAL_MEM_FENCE）；//同步
}
sum_a[id]=temp[id]；//存储最终结果
}

---

有人知道这里出了什么问题吗？

在OpenCL中，您只能在工作组中的工作项之间进行同步，不能全局同步。您的内核似乎依赖于全局同步。

我认为

屏障（CLK\u global\u MEM\u FENCE）

在所有线程之间同步，而不是

屏障（CLK\u LOCAL\u MEM\u FENCE）

？你有什么建议可以让它正常工作吗？CLK_GLOBAL/LOCAL_MEM_FENCE与被同步的内存类型有关，而不是同步的范围（它总是只在工作组内）。进行全局同步的唯一方法是使用单独的内核。因此，将您的内核（在您有同步的地方）拆分为多个内核，并将每个内核排队。在第一个内核的所有工作组都完成之前，第二个内核不会启动。