OpenCL心得2

1.clEnqueueNDRangeKernel函数错误（ Access violation reading location 0x000......... ） 后来发现原来是设置参数的时候搞疏忽掉了： mem = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, VectorLength, 0, err); clSetKernelArg(gpus[i].kernel, argIdx,

1.clEnqueueNDRangeKernel函数错误（Access violation reading location 0x000......... ）

后来发现原来是设置参数的时候搞疏忽掉了：

mem = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, VectorLength, 0, &err);

clSetKernelArg(gpus[i].kernel, argIdx++, sizeof(cl_mem), mem);

这里的mem应当传递指针，而不是值，改成这样即可：

mem = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, VectorLength, 0, &err);

clSetKernelArg(gpus[i].kernel, argIdx++, sizeof(cl_mem), &mem);

这个问题只是疏忽和粗心导致的，而且它还不怎么好找到。

2.使用GPU所有显存资源和关于GPU寻址问题的解答

使用openCL时发现，GPU显存6GB，地址长度是32bit的，CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE是1GB，我就感到很怀疑，地址才32bit，它要如何寻址呢，怎么使用到6GB显存呢？

后经过实践发现，GPU的显存是根据上下文来分配的，也就是你需要对6GB显存创建6个上下文，每个上下文分别分配1GB内存即可。而不是在一个上下文里面分配6次1GB内存。所以说之前所怀疑的GPU寻址根本就不是个问题。当然，这个是说的理论，实际情况下你还得考虑是否有其他地方有使用显存（比如有的GPU启用ECC的情况下，会有12.5%的空间做ECC用，所以实际可以使用的空间只有87.5%），如果有的话，很明显就不可能使用所有的资源，在clEnqueueNDRangeKernel函数的时候会报CL_OUT_OF_RESOURCES错误的.

这个问题也说明的我对GPU内存模型缺少认识，当初在网上也没有找到能够说明这个的资料。最终还是自己实践来得最直接。

3.CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE错误

首先得需要了解下GPU显存分配的时间。

a.当你执行clCreateBuffer函数的时候，你可以查看GPU-Z的显示，可以发现GPU的显存并没有占用。实际上你查看taskmgr，会发现内存使用却增加了。也就是执行clCreateBuffer的时候仅仅是在内存里面分配一块跟你要分配的数据一样大的内存，并且把数据Copy过去。所以这个时候他只会检查你想要分配的显存尺寸有没有超过CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE的限制，而不会去到GPU里面检查剩余空间够不够。

b.根据a你可以发现，一切显存的分配都发生在clEnqueueNDRangeKernel函数的时候，当你执行这个函数的时候，GPU的显存和使用率都起来了。也就在这个时候，如果GPU显存不够放你分配的显存的时候，问题就来了。一旦尺寸超过了，则会报CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE错误，所以出现CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE的时候，你应该检查clCreateBuffer创建的尺寸是否得当。