具有多个存储箱的OpenCL直方图

我使用OpenCL编程指南第14章中的代码来计算直方图。它适用于256个存储箱，但不幸的是，我需要65536个存储箱用于我的应用程序。这导致了一个问题，如果我使用这种方法，本地数组会变得太大

local uint tmp_histogram[256 * 256];

因此，程序未生成（CL_BUILD_program_FAILURE）

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你对如何解决这个问题有什么想法吗？我考虑使用多个内核来计算不同存储单元的值（即分割直方图，以便首先计算存储单元0-255的值，然后计算存储单元256-511的值，等等）。但是，在这种情况下，我必须在递增之前检查值是否在该范围内，这意味着我需要条件…

将直方图移动到全局存储。 如果您的应用程序适合此大小，进一步的解决方案可能是使用unsignedshort。

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最后，您可以运行代码两次。第一次用于较低的32000值，第二次用于上半部分

将直方图移动到全局存储。 如果您的应用程序适合此大小，进一步的解决方案可能是使用unsignedshort。

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最后，您可以运行代码两次。第一次用于较低的32000值，第二次用于上半部分

将直方图移动到全局存储。 如果您的应用程序适合此大小，进一步的解决方案可能是使用unsignedshort。

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最后，您可以运行代码两次。第一次用于较低的32000值，第二次用于上半部分

将直方图移动到全局存储。 如果您的应用程序适合此大小，进一步的解决方案可能是使用unsignedshort。

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最后，您可以运行代码两次。第一次用于较低的32000值，第二次用于上半部分

使用全局内存可以解决这个问题，但不会产生非常快的内核。我建议创建多个工作组，并使用每个组仅计算一系列值

#define RANGE_SIZE 8192

kernel void histo(__global uint data,__constant int dataSize){
    int wid = get_local_id(0);
    int wSize = get_local_size(0);

    int gid = get_group_id(0);
    int numGroups = get_num_groups(0);

    int rangeStart = gid * RANGE_SIZE / numGroups;
    int rangeEnd = (gid+1) * RANGE_SIZE / numGroups;

    local uint tmp_histogram[RANGE_SIZE];

    uint value;

    for(int i=wid; i< dataSize; i+= wSize){
        value = data[i];
        if(value >= rangeStart && value < rangeEnd){
            atomic_inc(tmp_histogram[value - rangeStart]);
        }
    }
    //barrier...
    //use the local data here
}

定义范围大小8192
内核无效历史（uuu全局uint数据，uuu常量int数据大小）{
int wid=获取本地id（0）；
int wSize=获取本地大小（0）；
int gid=get_group_id（0）；
int numGroups=get_num_组（0）；
int rangeStart=gid*范围大小/numGroups；
int rangeEnd=（gid+1）*范围大小/numGroups；
局部uint tmp_直方图[范围大小]；
单位价值；
for（int i=wid；i=rangeStart&&value

---

假设32kb的本地内存可用。如果减小范围大小，它不必是2的幂，但需要确保调用内核时有足够的工作组，以达到64k以下的所有值。

使用全局内存可以解决问题，但不会产生非常快的内核。我建议创建多个工作组，并使用每个组仅计算一系列值

#define RANGE_SIZE 8192

kernel void histo(__global uint data,__constant int dataSize){
    int wid = get_local_id(0);
    int wSize = get_local_size(0);

    int gid = get_group_id(0);
    int numGroups = get_num_groups(0);

    int rangeStart = gid * RANGE_SIZE / numGroups;
    int rangeEnd = (gid+1) * RANGE_SIZE / numGroups;

    local uint tmp_histogram[RANGE_SIZE];

    uint value;

    for(int i=wid; i< dataSize; i+= wSize){
        value = data[i];
        if(value >= rangeStart && value < rangeEnd){
            atomic_inc(tmp_histogram[value - rangeStart]);
        }
    }
    //barrier...
    //use the local data here
}

定义范围大小8192
内核无效历史（uuu全局uint数据，uuu常量int数据大小）{
int wid=获取本地id（0）；
int wSize=获取本地大小（0）；
int gid=get_group_id（0）；
int numGroups=get_num_组（0）；
int rangeStart=gid*范围大小/numGroups；
int rangeEnd=（gid+1）*范围大小/numGroups；
局部uint tmp_直方图[范围大小]；
单位价值；
for（int i=wid；i=rangeStart&&value

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假设32kb的本地内存可用。如果减小范围大小，它不必是2的幂，但需要确保调用内核时有足够的工作组，以达到64k以下的所有值。

使用全局内存可以解决问题，但不会产生非常快的内核。我建议创建多个工作组，并使用每个组仅计算一系列值

#define RANGE_SIZE 8192

kernel void histo(__global uint data,__constant int dataSize){
    int wid = get_local_id(0);
    int wSize = get_local_size(0);

    int gid = get_group_id(0);
    int numGroups = get_num_groups(0);

    int rangeStart = gid * RANGE_SIZE / numGroups;
    int rangeEnd = (gid+1) * RANGE_SIZE / numGroups;

    local uint tmp_histogram[RANGE_SIZE];

    uint value;

    for(int i=wid; i< dataSize; i+= wSize){
        value = data[i];
        if(value >= rangeStart && value < rangeEnd){
            atomic_inc(tmp_histogram[value - rangeStart]);
        }
    }
    //barrier...
    //use the local data here
}

定义范围大小8192
内核无效历史（uuu全局uint数据，uuu常量int数据大小）{
int wid=获取本地id（0）；
int wSize=获取本地大小（0）；
int gid=get_group_id（0）；
int numGroups=get_num_组（0）；
int rangeStart=gid*范围大小/numGroups；
int rangeEnd=（gid+1）*范围大小/numGroups；
局部uint tmp_直方图[范围大小]；
单位价值；
for（int i=wid；i=rangeStart&&value

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假设32kb的本地内存可用。如果减小范围大小，它不必是2的幂，但需要确保调用内核时有足够的工作组，以达到64k以下的所有值。

使用全局内存可以解决问题，但不会产生非常快的内核。我建议创建多个工作组，并使用每个组仅计算一系列值

#define RANGE_SIZE 8192

kernel void histo(__global uint data,__constant int dataSize){
    int wid = get_local_id(0);
    int wSize = get_local_size(0);

    int gid = get_group_id(0);
    int numGroups = get_num_groups(0);

    int rangeStart = gid * RANGE_SIZE / numGroups;
    int rangeEnd = (gid+1) * RANGE_SIZE / numGroups;

    local uint tmp_histogram[RANGE_SIZE];

    uint value;

    for(int i=wid; i< dataSize; i+= wSize){
        value = data[i];
        if(value >= rangeStart && value < rangeEnd){
            atomic_inc(tmp_histogram[value - rangeStart]);
        }
    }
    //barrier...
    //use the local data here
}

定义范围大小8192
内核无效历史（uuu全局uint数据，uuu常量int数据大小）{
int wid=获取本地id（0）；
int wSize=获取本地大小（0）；
int gid=get_group_id（0）；
int numGroups=get_num_组（0）；
int rangeStart=gid*范围大小/numGroups；
int rangeEnd=（gid+1）*范围大小/numGroups；
局部uint tmp_直方图[范围大小]；
单位价值；
for（int i=wid；i=rangeStart&&value

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假设32kb的本地内存可用。如果您减小范围大小，它不必是2的幂，但您需要确保调用内核时有足够的工作组来达到64k以下的所有值。

我同意这种方法。小尼