PyOpenCL 内核未应用于整个阵列

Question

我想感受一下 PyOpenCL 附带的 Elementwise 演示，并决定尝试一下：

from __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
import pyopencl as cl
import pyopencl.array as cl_array
import numpy
from pyopencl.elementwise import ElementwiseKernel

ctx = cl.create_some_context()
queue = cl.CommandQueue(ctx)

n = 6

a_gpu = cl.array.to_device(queue,
numpy.arange(1, n, dtype=int))

update_a = ElementwiseKernel(ctx,
"int *a",
"a[i] = 2*a[i]",
"update_a")

print(a_gpu.get())
update_a(a_gpu)
print(a_gpu.get())

我希望打印出来

[1 2 3 4 5]
[2 4 6 8 10]

但我得到了

[1 2 3 4 5]
[2 4 6 4 5] .

此外，当我尝试将 "i" 值存储到数组中以查看发生了什么时，我得到了一些非常奇怪的值。他们到处都是，有些甚至是负面的。

一段时间以来，我一直在努力理解这一点，但做不到。有人可以解释为什么会这样吗？谢谢。

相关信息：PyOpenCL版本：2018.2.1，Python版本：3.6.5，OS：macOS10.14.1

Answer 1

您的错误在于 numpy 数组类型的模糊性，这导致 CPU 与 CL 设备端

上数组元素的步幅不一致

指定 dtype=int 是不明确的，并假定 8 字节 np.int64 或 long 元素。 CL 设备端的匹配类型应该是 long *a_in for np.int64。

如果您想坚持使用 4 字节整数，请在 CPU 端指定 dtype=np.int32，在 CL 设备端指定 int *a_in。

要点：始终明确指定您的 numpy 数组类型，例如 dtype=np.int64。 并在 CL 设备端检查精确匹配。

PyOpenCL 内核未应用于整个阵列

PyOpenCL kernel not being applied to entire array

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python-3.x

pyopencl