Python PyOpenCL内核参数

根据

kernal_name

函数需要3个API参数：

program.kernel_name(queue, shape, None, kernal-params...)

但是它没有文档化，使用的是

None

和

shape

参数。据我所知，第三个参数是内核函数本身，可以是

None

，但第二个参数

shape

用于什么？

根据《OpenCL在运行》一书，参数是：

排队

全局大小：元组

局部大小：元组

*args：内核的参数

全局偏移=无

等待=无

内核函数是通过您在代码中称为kernel_name的名称来选择的。 例如，如果您有一个名为“u kernel void foo（…）”的内核函数，那么只需在Python中调用program.foo（…）。 全局大小指定使用多少个工作项，局部大小指定工作组的大小。 内核的参数是按照它们在内核函数中出现的顺序传递的，该顺序由*args表示

以下是上述书中的一个示例：

program.mult（队列，（25，），（25，），标量，浮点缓冲区，lm）

。 从程序中，创建名为“mult”的内核，将全局和局部大小设置为25，即它是一个1D任务，并将参数scalar（numpy.float32类型）、float_buffer（cl.buffer类型）和lm（cl.LocalMemory类型）传递给内核。 相应的内核是：

\uuuuu内核void mult（float num，\uuuu全局浮点*全局浮点，\uuuu局部浮点4*局部浮点）{…}

当然，您也可以按照纯C的方式进行操作。这需要更多的键入，但优点是可以非常清楚地看到发生了什么：

创建内核：cl.kernel

设置参数：kernel.set_arg

排队任务：cl.enqueue\u和\u range\u内核

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你能解释一下为什么全局大小和局部大小都是元组吗？对于全局大小，你可以说你想要多少个工作项。它可以是1d、2d或3d元组，例如，您希望更改320x240px图像的亮度->仅使用（320240）作为全局大小。对于本地大小，您可以说您希望在一个工作组中放置多少个工作项，即划分您的工作项。工作组中的项目可以一起工作，例如，它们可以共享快速本地内存。因为您将全局大小和本地大小划分为多个组，所以这两个组必须具有相同的维度，例如g.s=（1,10）和l.s=（1,2）给出5个组。如果你不关心工作小组，那就什么也不关心。