我刚刚开始使用 OpenCL。但是，我发现 OpenCl 有一些奇怪的行为，我无法理解。我构建和测试的来源是 http://www.codeproject.com/Articles/110685/Part-1-OpenCL-Portable-Parallelism .我有一个 ATI Radeon HD 4770 和一个 AMD Fx 6200 3.8 ghz 6 核 cpu。
首先 速度与最大工作组项目数不是线性关系。我运行 App profiler 来分析内核执行期间花费的时间。结果有点震惊，我的 GPU 每组只能处理 256 个工作项，用了 2.23008 毫秒来计算 5079040 个数字的平方。请注意，这没有考虑内核加载时间......
但是，我的 cpu 每组可以处理 1024 个工作项，用了 13.41895 毫秒来计算这些数字。我认为工作组中的工作项是同时运行的，换句话说 cpu 应该更快。我想知道的是，工作组是否同时运行？比如，在我的设置中，GPU 会比 CPU 同时运行更多的工作组。
另一个因素可能是 GPU 计算浮点运算速度更快，但我的 cpu 时钟速度快了 4 倍，所以仍然很奇怪。 我知道通常情况下，当 GPU 屈服于 opencl 时它应该更快，但我想要一个很好的解释来解释为什么。
编辑:我尝试计算 1024、2048...5120 个工作项，现在 cpu 比 GPU 快。所以我了解到 CPU 在工作时间少的情况下工作得更好，而 GPU 在工作项目很多时效果最好。
我还看到，我的 CPU 每三倍于工作组大小(4096、6144、8192)的计算速度就会慢得多。所以看起来我的 CPU 同时占用三个工作组。
问题移到这里: OpenCL Floating point precision
提前感谢所有的回答。
最佳答案
What i want to know, do work group run simultaneously? Like, in my setup, the GPU would run more work groups simultaneously than the CPU.
这个问题在这里有一个很好的答案:Are OpenCL work items executed in parallel?
关于c++ - OpenCL 速度和浮点精度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11170012/
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我是Ruby和这个网站的新手。下面两个函数是不同的，一个在函数外修改变量，一个不修改。defm1(x)x我想确保我理解正确-当调用m1时，对str的引用被复制并传递给将其视为x的函数。运算符当调用m2时，对str的引用被复制并传递给将其视为x的函数。运算符+创建一个新字符串，赋值x=x+"4"只是将x重定向到新字符串，而原始str变量保持不变。对吧？谢谢 最佳答案 String#+::str+other_str→new_strConcatenation—ReturnsanewStringcontainingother_strconc
