我在 C++ AMP 中处理大型数组(超过 65536 个元素)时遇到问题。我正在使用 C++ amp 计算多边形列表的法线、切线和双切线 vector 。输入由一个位置数组(每个位置 3 个 float )和 uv 坐标数组(每个顶点 2 个 float )组成。在我的 parallel_for_each 函数中，我计算法线、切线和双切线(每组 3 个顶点各 1 个)。我将这些写回数组(封装在 array_view 中)。该算法如下所示:
concurrency::extent<2> ePositions(positionsVector.size() / 3, 3);
concurrency::array_view<const float, 2> positions(ePositions, positionsVector);
concurrency::extent<2> eUVs(uvsVector.size() / 2, 2);
concurrency::array_view<const float, 2> UVs(eUVs, uvsVector);
concurrency::extent<2> eNormalDirections(normalDirectionsVector.size() / 3, 3);
concurrency::array_view<float, 2> normalDirections(eNormalDirections, normalDirectionsVector);
normalDirections.discard_data();
concurrency::extent<2> eTangentDirections(tangentDirectionsVector.size() / 3, 3);
concurrency::array_view<float, 2> tangentDirections(eTangentDirections, tangentDirectionsVector);
tangentDirections.discard_data();
concurrency::extent<2> eBitangentDirections(bitangentDirectionsVector.size() / 3, 3);
concurrency::array_view<float, 2> bitangentDirections(eBitangentDirections, bitangentDirectionsVector);
bitangentDirections.discard_data();
concurrency::parallel_for_each(eNormalDirections.tile<1, 3>(), [=](concurrency::tiled_index<1, 3> t_idx) restrict(amp)
{
< ... calculate the normals, tangents and bitangents and write them back ... >
}
normalDirections.synchronize();
tangentDirections.synchronize();
bitangentDirections.synchronize();
原始数据包含在 positionsVector 和 uvsVector 中。输出存储在 normalDirectionsVector、tangentDirectionsVector 和 bitangentDirectionsVector 中。三个位置(和关联的 uv 对)形成一个多边形。由于每个多边形只需要一个法线、切线和副切线，因此输出 vector 的大小比输入 vector 的大小小三倍。所有 vector 都封装在第一个代码块的 array_view 中。
只要要计算的法线数小于 65536，该算法就可以正常工作。只要我需要 65536 或更多法线，就会出现以下异常:
concurrency::parallel_for_each (tiling): unsupported compute domain, the extent of dimension 0 of the compute domain (65536) exceeds the exclusive limit (65536)
由于我要处理的几何体由超过 65536 个多边形组成，这个限制对我来说是个问题。我无法想象 C++ AMP 仅限于处理少于 65536 个元素。因此，我想知道我在我的方法中犯了什么错误，以及我如何处理超过 65536 个元素的数组。
最佳答案
大多数 GPU 至少有 1 GB 的全局内存，array 和 array_view 都将数据存储在全局内存中。在 array_view 的情况下，这会自动与主机 (CPU) 内存中的数据同步。它们还有 tile_static 内存，但内存有限。在这种情况下，我认为您不会遇到任何与内存相关的限制。
计算域是传递给 parallel_for_each 的范围，描述了 GPU 上使用的线程数。 GPU 只能执行有限数量的总线程。这是错误消息中描述的您达到的限制。改变计算域的维数不会解决您的问题，无论线程如何排列，线程总数都是问题所在。这是 GPU 硬件的一般限制(您会发现 CUDA 也有类似的限制)。
您有几种方法可以解决此问题。
1) 您可以将计算分解为小于总线程限制的 block 。这可能具有额外的优势，允许您使用前一个 block 的计算隐藏复制开销。
2) 让计算域中的每个线程计算多个多边形的结果。这将允许您增加每个线程完成的工作量，如果它实际上受到数据传输的限制，这可能会提高整体算法的效率。
3) 1 和 2 的组合。
关于c++ - 使用 C++ AMP 处理大型数组(65536+ 个元素)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26162733/
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