Pro*_*ala 6 pass-by-reference opencl
小故事：
我有通过输出变量的引用传递的函数
void acum( float2 dW, float4 dFE, float2 *W, float4 *FE )
如果满足某些条件，则假定增量变量 *W, *FE, by dW, dFE。我想让这个函数通用——输出变量可以是局部的也可以是全局的。
acum( dW, dFE, &W , &FE ); // __local acum
acum( W, FE, &Wout[idOut], &FEout[idOut] ); // __global acum
当我尝试编译它时出现错误
error: illegal implicit conversion between two pointers with different address spaces
有可能以某种方式制作它吗？？？我在想是否可以使用宏而不是函数（但我对 C 中的宏不是很熟悉）。
另一种可能性可能是：
背景（不需要阅读）：
我正在尝试使用 OpenCL 对一些热力学采样进行编程。因为统计权重 W = exp(-E/kT) 很容易在低温下溢出浮点数 (2^64)，所以我创建了一个组合数据类型 W = float2(W_digits, W_exponent) 并定义了函数来操纵这些数字“acum”。
我尽量减少全局内存操作的数量，所以我让 work_items 超过 Vsurf 而不是 FEout，因为我预计 Vsurf 中只有少数点会具有相当大的统计权重，因此每个工作项的 FEout 累积只会被调用几次。虽然迭代 FEout 将需要 sizeof(FEout)*sizeof(Vsurf) 内存操作。整个代码在这里（欢迎任何如何使它更有效的建议）：
// ===== function :: FF_vdW - Lenard-Jones Van Der Waals forcefield
float4 FF_vdW ( float3 R ){
const float C6 = 1.0;
const float C12 = 1.0;
float ir2 = 1.0/ dot( R, R );
float ir6 = ir2*ir2*ir2;
float ir12 = ir6*ir6;
float E6 = C6*ir6;
float E12 = C12*ir12;
return (float4)(
( 6*E6 - 12*E12 ) * ir2 * R
, E12 - E6
);}
// ===== function :: FF_spring - harmonic forcefield
float4 FF_spring( float3 R){
const float3 k = (float3)( 1.0, 1.0, 1.0 );
float3 F = k*R;
return (float4)( F,
0.5*dot(F,R)
);}
// ===== function :: EtoW - compute statistical weight
float2 EtoW( float EkT ){
float Wexp = floor( EkT);
return (float2)( exp(EkT - Wexp)
, Wexp
); }
// ===== procedure : addExpInplace -- acumulate F,E with statistical weight dW
void acum( float2 dW, float4 dFE, float2 *W, float4 *FE )
{
float dExp = dW.y - (*W).y; // log(dW)-log(W)
if(dExp>-22){ // e^22 = 2^32 , single_float = 2^+64
float fac = exp(dExp);
if (dExp<0){ // log(dW)<log(W)
dW.x *= fac;
(*FE) += dFE*dW.x;
(*W ).x += dW.x;
}else{ // log(dW)>log(W)
(*FE) = dFE + fac*(*FE);
(*W ).x = dW.x + fac*(*W).x;
(*W ).y = dW.y;
}
}
}
// ===== __kernel :: sampler
__kernel void sampler(
__global float * Vsurf, // in : surface potential (including vdW) // may be faster to precomputed endpoints positions like float8
__global float4 * FEout, // out : Fx,Fy,Fy, E
__global float2 * Wout, // out : W_digits, W_exponent
int3 nV ,
float3 dV ,
int3 nOut ,
int3 iOut0 , // shift of Fout in respect to Vsurf
int3 nCopy , // number of copies of
int3 nSample , // dimension of sampling in each dimension around R0 +nSample,-nSample
float3 RXe0 , // postion Xe relative to Tip
float EcutSurf ,
float EcutTip ,
float logWcut , // accumulate only when log(W) > logWcut
float kT // maximal energy which should be sampled
) {
int id = get_global_id(0); // loop over potential grid points
int idx = id/nV.x;
int3 iV = (int3)( idx/nV.y
, idx%nV.y
, id %nV.x );
float V = Vsurf[id];
float3 RXe = dV*iV;
if (V<EcutSurf){
// loop over tip position
for (int iz=0;iz<nOut.z;iz++ ){
for (int iy=0;iy<nOut.y;iy++ ){
for (int ix=0;ix<nOut.x;ix++ ){
int3 iTip = (int3)( iz, iy, ix );
float3 Rtip = dV*iTip;
float4 FE = 0;
float2 W = 0;
// loop over images of potential
for (int ix=0;ix<nCopy.x;ix++ ){
for (int iy=0;iy<nCopy.y;iy++ ){
float3 dR = RXe - Rtip;
float4 dFE = FF_vdW( dR );
dFE += FF_spring( dR - RXe0 );
dFE.w += V;
if( dFE.w < EcutTip ){
float2 dW = EtoW( - FE.w / kT );
acum( dW, dFE, &W , &FE ); // __local acum
}
}
}
if( W.y > logWcut ){ // accumulate force
int idOut = iOut0.x + iOut0.y*nOut.x + iOut0.z*nOut.x*nOut.y;
acum( W, FE, &Wout[idOut], &FEout[idOut] ); // __global acum
}
}}}}
}
我在 ubuntu 12.04 64bit 上使用 pyOpenCL 但我认为它与问题无关
好的，这里发生了什么，来自 OpenCL 手册页：
http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.1/docs/man/xhtml/global.html
“如果对象的类型由地址空间名称限定，则对象分配在指定的地址名称中；否则，对象分配在通用地址空间中”
...
“程序中函数参数或函数局部变量的通用地址空间名称是 __private。所有函数参数都应在 __private 地址空间中。”
所以你的 acum(... ) 函数参数在 __private 地址空间中。
所以编译器正确地说
acum( ..&Wout[idOut], &FEout[idOut] )
当函数 args 必须在私有地址空间中时，在全局地址空间中使用 &Wout 和 &FEout 调用。
解决方案是在全局和私有之间进行转换。
创建两个私有临时变量以接收结果。
用这些变量调用 acum( ... ) 。
在调用 acum( .. ) 之后，将临时私有值分配给全局值
代码看起来有点乱
请记住，在 GPU 上您有许多地址空间，您不能通过强制转换在它们之间神奇地跳转。您必须通过分配在地址空间之间显式移动数据。