Performance 使用OpenCL创建GPU缓冲区的最快方法是什么？

我正在使用OpenCL，我需要

memset（）

全局设备内存中的一些数组。CUDA有一个类似于

memset（）

的API函数，但OpenCL没有。我读过，在那里我发现了两种可能的选择：

在主机上使用带有一些暂存缓冲区的

memset（）

，然后

clEnqueueWriteBuffer（）

将其复制到设备上的缓冲区

使以下内核排队：

__kernel void memset_uint4(
    __global  uint4* mem,
    __private uint4  val) 
{
    mem[get_global_id(0)] = val; 
}

哪个更好？或者更确切地说，在什么情况下/对于哪个平台，一个比另一个好

注意：如果归零内存的特殊情况需要特殊处理，那么也很高兴知道。

您可以从OpenCL v1.2使用。这正是你需要的。它在如何用模式填充缓冲区方面非常灵活

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如果你在1.1或以下。。。。然后，您必须求助于其他方法。

快速实现这一点的一个好方法（如果您有额外的可用内存）是拥有一个预大小的初始化数组（例如一个填充了全零的数组），然后在需要清空缓冲区的任何时候执行设备上的拷贝。根据我的经验，这比任何填写OpenCL或CUDA的调用都要快得多。显然，这是一个特例，但在我上次测试时速度要快得多。

它比ClenqueueefillBuffer快吗？@einpoklum我做了一个测试，enqueueCopyBuffer比enqueueFillBuffer快，只是在10k尝试中：fillBuffer得到：00.000059，copyBuffer得到：00。000048@Jonno_FTW：以秒为单位吗？还有，内存大小是多少？如果您已经启动并运行了测试（我现在不在处理OpenCL的东西），那么可以一次运行1 GB；这将使您每次运行的执行时间更长，以便进行比较。此外，零的情况可能不同于其他值的情况。好吧，我再次尝试在我的AMD R9 380上使用6400万个无符号整数，代码如下：获胜者排队填充缓冲区的速度大约是其他值的两倍。因为OP提到了CUDA，很可能他们使用的是NVidia的卡，该卡目前只支持OpenCL 1.1。另外，您的答案也没有解决两种给定方法中哪一种“更好”的问题。具有开普勒或更高版本体系结构的NVIDIA卡从2015年开始支持OpenCL 1.2。