pyopenCL，openCL，无法在GPU上构建程序

Question

我有一个内核源代码，它运行在我的个人电脑上的G970上，但无法在我2015年初的MacBook pro上编译iris6100 1536MB图形。在

platform = cl.get_platforms()[0]
device   = platform.get_devices()[1] # Get the GPU ID
ctx      = cl.Context([device])      # Tell CL to use GPU
queue    = cl.CommandQueue(ctx)      # Create a command queue for the target device.
# program  = cl.Program(ctx, kernelsource).build()
print platform.get_devices() 

这个get_devices（）显示我在“Apple”上有“Intel（R）Core（TM）i5-5287U CPU@2.90GHz”，在“Apple”上有0x1024500的“Intel（R）Iris（TM）Graphics 6100”。在

内核将在CPU上正确运行。但当我在GPU上构建程序时。它返回：

^{pr2}$

有什么建议不能运行吗？ 我正在运行2015年初MacBook Pro，Sierra 10.12.5。 打印cl.版本.版本返回2015.2.4

以下是内核代码：

kernelsource = """
__kernel void trajectories(
    // TODO: adjust argtypes above if this is changed
    const int N,
    const int dim,
    __constant float* data,
    const int nrParticles,
    __global float* pos,
    __global float* vel,
    const int nrSteps,
    __global float* trj, 
    __global float* sigarr, 
    const float sigma, 
    const float mass, 
    const float alpha,  // alpha is resistance in reverse. 
    const float dt
){
    int i,k,step;
    float h, sigsum, hexp; 
    int pidx = get_global_id(0); // global ID used as particle index
    int ofs = pidx * nrSteps * dim;
    int accofs = ofs + (nrSteps-1) * dim; // use last trj point to tmp store acc vector
    float v[dim];
    float sigma2 = sigma*sigma;
    float m = mass / sigma2;
    float dt_over_m = dt /m;
    for(step=0; step<nrSteps; step++){
        for(k=0; k<dim; k++)
        {
            trj[accofs+k]=0;
        }  
        for(i=0; i<N; i++)
        {

            h=0;  // to store ||data[i]-x||**2
            for(k=0; k<dim; k++)
            { 
                v[k] = pos[pidx*dim+k] - data[i*dim + k];
                h += v[k]*v[k];     //h == force1p_sum
            };
            hexp = exp(-h/sigma2)/sigma2;

            for(k=0; k<dim; k++)
            { 
                trj[accofs+k] += -(hexp) * v[k]; 
            };         
        };
        sigsum = 0;
        for(k=0; k<dim; k++)
        { 
            vel[pidx*dim+k]     = alpha * vel[pidx*dim+k] + dt_over_m * trj[accofs+k];      // vel = alpha*vel + acc*dt 
            pos[pidx*dim+k]    += dt * vel[pidx*dim+k];                        // pos = pos + vel*dt
            sigsum             += vel[pidx*dim+k] * vel[pidx*dim+k]; // v^2 for kinetic energy
            trj[ofs+step*dim+k] = pos[pidx*dim+k];             // write to result vector

        };
        sigarr[pidx*nrSteps+step] = sigsum;                    // sig = | vel | 
    }
    for(step=0; step<nrSteps-2; step++)
    {
        sigarr[pidx*nrSteps+step] = sigarr[pidx*nrSteps+step+2] - sigarr[pidx*nrSteps+step+1];
    };
    sigarr[pidx*nrSteps+nrSteps-1] = sigarr[pidx*nrSteps+nrSteps-2] = 0;  

}
"""

谢谢

贾军

Answer 1

在这种情况下，您应该尝试查询生成的错误。对于类似的内核代码错误，您可以做的另一件事是可以使用脱机编译器。每个OpenCL实现者都有离线编译器。在

您可以在这里找到Intel的OpenCL脱机编译器：https://software.intel.com/en-us/articles/programming-with-the-intel-sdk-for-opencl-applications-development-tools

AMD有一个叫做CodeXL的工具，在这个工具中你也可以进行离线编译，看看你的内核代码是否可以编译。在

下面是ARM OpenCL脱机编译器：https://developer.arm.com/products/software-development-tools/graphics-development-tools/mali-offline-compiler/downloads

Intel支持OpenCL2.1，而ARM支持1.1。因此，您可以选择它们中的任何一个来编译内核代码，以便轻松地发现错误或错误。在

内核中的问题如下：

float v[dim];

OpenCL C规范不允许可变长度数组，脱机编译器给出以下错误：

^{pr2}$

您可以修复这行代码来克服错误，从现在开始，您可以检查您的内核是否可以用脱机编译器编译。在

编辑：在规范中，有一个脚注解释了不支持可变长度数组。你可以在这里看到：

https://www.khronos.org/registry/OpenCL/specs/opencl-2.0-openclc.pdf#page=31