能否在kernel里调用其他的kernel？

2013-01-16 03:53:45 853 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

OpenCL调用kernel OpenCL是一个API，就是应用程序的编程接口，OpenCL和OpenGL很像，这种API可以调用API最底层的数据，通过程序开发调用各种各样的函数，实现各种各样的功能。对于API来说一般它对硬件设备有比较完整的访问权，以访问硬件的设备，可以对内存进行管理，这是由开发人员通过编程来做的这些事情。最后OpenCL通过编译、通过驱动程序可以生成PTX代码在GPU上进行执行。 kernel是什么阅读详情

有点复杂
不知道现在的CUDA是否支持

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OpenCL中kernel的循环调用 kernel的循环调用主要是涉及缓冲区的创建和主机端命令同步阅读详情

dushuchen

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rainliuyu 2013-02-18

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引用 8 楼 linxxx3 的回复:

引用 7 楼 yjoe61 的回复: 我想了一下，貌似用device端的kernel还是可以使编程简单不少。如有不妥欢迎指教。关于stream我是这样理解的：device启动kernel，也可以指定stream。如果不指定stream，就默认使用NULL stream。这个NULL stream是整个block共享的：也就是说这个block启动的所有子kernel都会进入这个stream……

刚好碰到这个问题，想上来请教就看见这贴，好巧我目前需要解决的是把一个串行算法调整为GPU算法算法中有3层循环嵌套，每一层循环量都很大，而只在最里一层循环得出运算数据结果设想的就是把每一层循环都做成一个device kernal，然后上层调用下层如以上诸层所说，这样做是可行的？

linxxx3 2013-01-28

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引用 7 楼 yjoe61 的回复:

我想了一下，貌似用device端的kernel还是可以使编程简单不少。如有不妥欢迎指教。

关于stream我是这样理解的：device启动kernel，也可以指定stream。如果不指定stream，就默认使用NULL stream。这个NULL stream是整个block共享的：也就是说这个block启动的所有子kernel都会进入这个stream。但是子ker……

从我看guide的结论，母kernel上启动子kernel，如果用默认stream，等子kernel执行完成，母kernel才继续执行，给你贴个图，如果你手头有这个文档，是在第4页：

不管怎么说，CUDA学习曲线挺陡的，多学一个特性其实也没啥，如果能用好的话就赚了，不熟悉的话，不用也能写程序。

yjoe61 2013-01-25

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我想了一下，貌似用device端的kernel还是可以使编程简单不少。如有不妥欢迎指教。关于stream我是这样理解的：device启动kernel，也可以指定stream。如果不指定stream，就默认使用NULL stream。这个NULL stream是整个block共享的：也就是说这个block启动的所有子kernel都会进入这个stream。但是子kernel和母kernel还是可以异步运行的。假设现在在host启动第一级的qsort，这样得到两个子序列，传回host。然后就需要在host再启动两个新的不相干的kernel。其中一个完成后又传回两个子序列。而这两个子序列和另一个kernel传回的子序列又是不相干的。。。这样貌似还是有很大的复杂性，差不多等同于需要和kernel同样多数量的host thread来控制每一级的kernel启动。而这些工作，如果有device级的kernel，就可以直接在kernel里完成。从易用性的角度来说，我感觉这样对程序员更具亲和性。不知道那个Guide有没有人打算翻译一下？

linxxx3 2013-01-23

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引用 5 楼 yjoe61 的回复:

一个简单的例子是quicksort。如果不在kernel里调用kernel，那么必须在host做一次synchronization，将上一层的运算结果（比如排序的pivot序号）传回host，然后再在host执行下一层的kernel。如果多个kernel同时运算，这将大大增加host控制的复杂性。总的来说，任何分而治之的算法都有这个问题。如果能在kernel直接执……

递归调用的例子确实是我没考虑过的，学习了。不过还是有些地方要探讨的，我也不百分比确定： 1. host上要使多个kernel同时启动，好像一定必须使用流(stream)？从kernel内启动kernel隐含的保证一个执行顺序，即调用的子函数必须完成之后，母函数才会继续，隐含了同步操作，这样确实能使编程容易。但是这样做，多个kernel能并行运算吗？能避免使用流吗？ 2. 如果有多个kernel同时运算，在host执行使用sync会造成什么结果？实际上我们需要的只是保证执行的先后顺序，不需要全局同步来控制，而应该使用阻塞的调用，比如使用事件（event）。对快排这个例子，在partition之后阻塞，直到partition完成之后，再调用子序列的quicksort就可以了。调用的两个子序列quicksort为了并行运算，可以启动两个新的流，不过可能遇到递归调用流的数目不够用。 3. 新特性多比较麻烦，一知半解危险，要用的话，至少又要读一篇新东西 "CUDA Dynamic Parallelism programming guide"，我还没找到有中文的资料能把这点讲清楚的。看了也不保证用的好。打比方就是本来难走的路，有很多陷阱，它拿些树叶啥的给盖上，看起来是好走，等掉坑里的时候就想哭了。

yjoe61 2013-01-22

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一个简单的例子是quicksort。如果不在kernel里调用kernel，那么必须在host做一次synchronization，将上一层的运算结果（比如排序的pivot序号）传回host，然后再在host执行下一层的kernel。如果多个kernel同时运算，这将大大增加host控制的复杂性。总的来说，任何分而治之的算法都有这个问题。如果能在kernel直接执行kernel，并且同步的话，复杂度就大大降低了。

linxxx3 2013-01-21

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引用 3 楼 yjoe61 的回复:

需要3.5或以上的计算能力。好处还是有的，比如你需要host kernel的每一个thread再调用n个block和thread。这时你不需要把数据传回host再运行kernel，而是可以直接在kernel里运行新的kernel。

即使不用这个特性，也不需要将数据传回主机，再启动新kernel，因为数据本身就在显存里，全部算完了，最后传一次就行。启动时间可能减少，是一个好处。但是要注意的是：1. 如果启动时间是一个问题，说明写的kernel粒度太细，需要调整；2. 这种新特性其实容易让人产生疑惑，编程学习的成本不是减少了，而是增加。用CUDA强调的就是计算效率，想避开底层架构不需要了解不现实。这个特性出来，可以想象的是，主要的作用是方便已有的CPU程序移植到GPU上，对原程序的结构修改小，很少的时间就能得到一定效果。但是真的想要得到比较高的加速比，简单改改一般靠不住，这个特性就鸡肋了。

yjoe61 2013-01-19

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需要3.5或以上的计算能力。好处还是有的，比如你需要host kernel的每一个thread再调用n个block和thread。这时你不需要把数据传回host再运行kernel，而是可以直接在kernel里运行新的kernel。

linxxx3 2013-01-17

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CUDA最新的版本可以支持，但是关键是显卡设备需要3.0以上计算能力，一些老显卡可以排除了。而且这种特性对性能和编程复杂度上，我没看出有明显好处。

dushuchen 2013-01-17

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引用 1 楼 linxxx3 的回复:

CUDA最新的版本可以支持，但是关键是显卡设备需要3.0以上计算能力，一些老显卡可以排除了。而且这种特性对性能和编程复杂度上，我没看出有明显好处。

谢谢为什么没有明显好处呢？具体在哪些方面？

能否在kernel里调用其他的kernel？

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