GPU 上的 OpenCL RK4 集成

Question

使用 OpenCL 并行化集成器时 - 将整个循环放在内核中是否是一种不好的做法？

我正在尝试将我用 C++ 编写的 RK4 集成器移动到 OpenCL 中，这样我就可以运行在 GPU 上进行操作 - 目前它使用 OpenMP。

我需要运行 1000 万+独立积分运行s，每个运行大约有 700 次循环迭代。我目前已将带有停止条件的循环写入内核，但它的性能不如我预期。

当前的 CL 内核片段：

`
while (inPos.z > -1.0f){
        cnt++;
        //Eval 1

        //Euler Velocity
        vel1 = inVel + (inAcc * 0.0f);
        //Euler Position
        pos1 = inPos + (vel1 * 0.0f) + ((inAcc * 0.0f)*0.5f);

        //Drag and accels
        combVel = sqrt(pow(vel1.x, 2)+pow(vel1.y, 2)+pow(vel1.z, 2));
        //motionUtils::drag(netForce, combVel, mortSigma, outPos.z);
        dragForce = mortSigma*1.225f*pow(combVel, 2);
        //Normalise vector
        normVel = vel1 / combVel;
        //Drag Components
        drag = (normVel * dragForce)*-1.0f;
        //Add Gravity force
        drag.z+=((mortMass*9.801f)*-1.0f);
        //Acceleration components
        acc1 = drag/mortMass;

        ...

        //Taylor Expansion
        tayVel = (vel1+((vel2+vel3)*2.0f)+vel4) * (1.0f/6.0f);
        inAcc = (acc1+((acc2+acc3)*2.0f)+acc4) * (1.0f/6.0f);
        tayPos = (pos1+((pos2+pos3)*2.0f)+pos4) * (1.0f/6.0f);

        //Swap ready for next iteration
        inPos = inPos + (tayVel * timeStep);
        inVel = inVel + (inAcc * timeStep);

` 任何想法/建议，非常感谢。

Answer 1

尝试速度较快（精度较低）的慢速函数版本：

sqrt(pow(vel1.x, 2)+pow(vel1.y, 2)+pow(vel1.z, 2))

至

native_rsqrt(vel1.x*vel1.x+vel1.y*vel1.y+vel1.z*vel1.z)

 normVel = vel1 / combVel;

至

 normVel = vel1 * combVel;

 dragForce = mortSigma*1.225f*pow(combVel, 2);

至

 dragForce = mortSigma*1.225f*(combVel*combVel);

    drag = (normVel * dragForce)*-1.0f;
    //Add Gravity force
    drag.z+=((mortMass*9.801f)*-1.0f);

至

    drag = -normVel * dragForce;
    //Add Gravity force
    drag.z-=mortMass*9.801f;

    tayVel = (vel1+((vel2+vel3)*2.0f)+vel4) * (1.0f/6.0f);
    inAcc = (acc1+((acc2+acc3)*2.0f)+acc4) * (1.0f/6.0f);
    tayPos = (pos1+((pos2+pos3)*2.0f)+pos4) * (1.0f/6.0f);

至

    tayVel = (vel1+((vel2+vel3)*2.0f)+vel4) * (0.166666f);
    inAcc = (acc1+((acc2+acc3)*2.0f)+acc4) * (0.166666f);
    tayPos = (pos1+((pos2+pos3)*2.0f)+pos4) * (0.166666f);

如果您使用了太多变量，请尝试将本地工作组大小从 256 减少到 128 或 64，如果它们没有在循环外使用，请将它们的声明放在循环中以便同时发出更多线程.

GPU 上的 OpenCL RK4 集成

OpenCL RK4 Integration on GPU

c++

integration

gpu

physics

opencl