Ich habe einen OpenCL-Kernel, den ich in JOCL ausführe und er gibt alle meine JUnit-Tests weiter. Ich portierte meinen Code in C++, damit ich den Kernel unter den gleichen Bedingungen profilieren konnte. Der Treiber funktioniert in allen Fällen außer einem. Es läuft perfekt in JOCL, also glaube ich, dass etwas in meinem C++ Code falsch ist. Mein Code ist unten, ich habe es zu Tode auditiert. Wenn mir jemand helfen kann zu erkennen, was falsch ist, würde ich es begrüßen. Der Treibercode funktioniert gut mit den Argumenten 1 und 2 als 8192, arg 3 als 512. Er funktioniert auch gut mit den Argumenten 1 und 2 als 512 und arg 3 als 8192. Arg 4 ist immer nur 1, was den Kernel einstellt zu reellen Zahlen. Wenn ich args 1 und 2 auf 262144 und arg 3 auf 16 setze, wird es ausgeführt, es werden keine Fehler gemeldet, keine seg-Fehler, aber der Kernel ändert die Daten am Ende nicht. Beachten Sie, dass arg 1 * 3 in allen obigen Fällen gleich 2^22 ist. Ich glaube, dass ich in allen Fällen die gleiche Menge an Floats verteile. Ich bin ratlos. Ich kann nicht OpenCL bekommen, mir zu sagen, was falsch ist :(Festhalten, warum mein OpenCL-Kernel nicht mit bestimmten Parametern ausgeführt wird
void HelperFunctions::callKernel(int windowSize, int primitivesPerDataFrame, int nInFramesThisCall, int realOrComplex)
{
// OpenCL Vars
cl_platform_id platform; // OpenCL platform
cl_device_id device; // OpenCL device
cl_context gpuContext; // OpenCL context
cl_command_queue commandQueue; // OpenCL command queue
cl_program clProgram; // OpenCL program
cl_kernel clkernel; // OpenCL kernel
void *dataHostBuffer; // Host buffer
void *windowDataHostBuffer; // Host buffer
cl_mem inData; // OpenCL device buffer
cl_mem windowData; // OpenCL device source buffer
size_t szKernelLength; // Byte size of kernel code
cl_int errCode; // Error code var
long gridX = 256;
long gridY = 16384;
long gridZ = 1;
size_t global_work_size[] = {gridX, gridY, gridZ};
size_t local_work_size[] = {gridX, 1, 1};
const char* cSourceCL = NULL; // Buffer to hold source for compilation
// Allocate and initialize host arrays
dataHostBuffer = (void *)malloc(sizeof(cl_float) * primitivesPerDataFrame * nInFramesThisCall);
windowDataHostBuffer = (void *)malloc(sizeof(cl_float) * windowSize);
//Populate the data buffers
dataHostBuffer = generateRampData(primitivesPerDataFrame * nInFramesThisCall);
windowDataHostBuffer = blackman(windowSize);
//Get an OpenCL platform
errCode = clGetPlatformIDs(1, &platform, NULL);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
//Get the devices
errCode = clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device, NULL);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
//Create the context
gpuContext = clCreateContext(0, 1, &device, NULL, NULL, &errCode);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
// Create a command-queue
commandQueue = clCreateCommandQueue(gpuContext, device, 0, &errCode);
// Read the OpenCL kernel in from source file
cSourceCL = oclLoadProgSource("/home/djkasht/workspaceBlueprint/bp/bp-trunk/bundles/CopperShark/src/coppershark/dsp/blocks/opencl/dsp/window/Window.cl", "", &szKernelLength);
szKernelLength = strlen(cSourceCL);
// Create the program
clProgram = clCreateProgramWithSource(gpuContext, 1, (const char **)&cSourceCL, &szKernelLength, &errCode);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
// Build the program
errCode = clBuildProgram(clProgram, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
size_t log_size = 1000000 * sizeof(char);
char build_log[log_size];
size_t len;
errCode = clGetProgramBuildInfo(clProgram, device, CL_PROGRAM_BUILD_LOG, log_size, build_log, &len);
cout << build_log << endl;
// Create the kernel
clkernel = clCreateKernel(clProgram, "window", &errCode);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
// Allocate the OpenCL buffer memory objects
inData = clCreateBuffer(gpuContext, CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(cl_float) * primitivesPerDataFrame * nInFramesThisCall, NULL, &errCode);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
windowData = clCreateBuffer(gpuContext, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(cl_float) * windowSize, NULL, &errCode);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
// Set the Argument values
errCode = clSetKernelArg(clkernel, 0, sizeof(cl_mem), (void*)&inData);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
errCode = clSetKernelArg(clkernel, 1, sizeof(cl_mem), (void*)&windowData);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
errCode = clSetKernelArg(clkernel, 2, sizeof(cl_int), (void*)&windowSize);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
errCode = clSetKernelArg(clkernel, 3, sizeof(cl_int), (void*)&primitivesPerDataFrame);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
errCode = clSetKernelArg(clkernel, 4, sizeof(cl_int), (void*)&nInFramesThisCall);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
errCode = clSetKernelArg(clkernel, 5, sizeof(cl_int), (void*)&realOrComplex);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
// Asynchronous write of data to GPU device
errCode = clEnqueueWriteBuffer(commandQueue, inData, CL_FALSE, 0, sizeof(cl_float) * primitivesPerDataFrame * nInFramesThisCall, dataHostBuffer, 0, NULL, NULL);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
// Synchronous/blocking read of results, and check accumulated errors
errCode = clEnqueueWriteBuffer(commandQueue, windowData, CL_FALSE, 0, sizeof(cl_float) * windowSize, windowDataHostBuffer, 0, NULL, NULL);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
errCode = clEnqueueNDRangeKernel(commandQueue, clkernel, 3, NULL, &(global_work_size[0]), &(local_work_size[0]), 0, NULL, NULL);
cout << "Error Code: " << errCode << endl;
void* dataHostBuffer2 = (void *)malloc(sizeof(cl_float) * primitivesPerDataFrame * nInFramesThisCall);
errCode = clEnqueueReadBuffer(commandQueue, inData, CL_TRUE, 0, sizeof(cl_float) * primitivesPerDataFrame * nInFramesThisCall, dataHostBuffer2, 0, NULL, NULL);
}