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java - OpenCL 编译失败

问题描述

有谁知道这意味着什么以及这怎么可能发生？在我看来是对的。我正在尝试将 GPU 用于神经网络。

这是错误：

!!!!!!! clCreateCommandQueue() failed out of host memory
May 28, 2018 6:36:39 PM com.aparapi.internal.kernel.KernelRunner fallBackToNextDevice
WARNING: Device failed for Util$1, devices={AMD<GPU>|AMD<CPU>|Java Alternative Algorithm|Java Thread Pool}: OpenCL compile failed
com.aparapi.internal.exception.AparapiException: OpenCL compile failed
    at com.aparapi.internal.kernel.KernelRunner.fallBackToNextDevice(KernelRunner.java:1286)
    at com.aparapi.internal.kernel.KernelRunner.executeInternalInner(KernelRunner.java:1550)
    at com.aparapi.internal.kernel.KernelRunner.executeInternalOuter(KernelRunner.java:1351)
    at com.aparapi.internal.kernel.KernelRunner.execute(KernelRunner.java:1342)
    at com.aparapi.Kernel.execute(Kernel.java:2856)
    at com.aparapi.Kernel.execute(Kernel.java:2813)
    at com.aparapi.Kernel.execute(Kernel.java:2753)
    at Util.Util.dotProduct(Util.java:46)
    at Network.FullyConnectedNetwork.predictOutput(FullyConnectedNetwork.java:181)
    at Network.FullyConnectedNetwork.test(FullyConnectedNetwork.java:321)
    at Run.RunFullyConnected.main(RunFullyConnected.java:32)

这是导致错误的代码：

public static double dotProduct(ArrayList<Double> in1, ArrayList<Double> in2) {

        final double[] in1Copy = new double[in1.size()];
        final double[] in2Copy = new double[in1.size()];
        for(int i = 0; i < in1.size(); i++) {
            in1Copy[i] = in1.get(i);
            in2Copy[i] = in2.get(i);
        }

        final double[] result = new double[1];

        Kernel kernel = new Kernel() {
            @Override
            public void run() {
                int i = getGlobalId();
                result[0] += in1Copy[i] + in2Copy[i];
            }
        };

        Range range = Range.create(in1Copy.length);
        kernel.execute(range);
        return result[0];

    }

标签： javaopenclgpgpuaparapi

解决方案

您的问题都在这一行：

result[0] += in1Copy[i] + in2Copy[i];

这里最大的问题是您尝试同时从多个线程对同一内存位置（读取变量）执行读/写操作。即使允许这样做，也会导致意想不到的结果。您正在一个 GPGPU 环境中工作，您希望最大限度地减少对锁定的需求。这意味着您需要使用 map-reduce 类型的方法来解决这些问题。为此，您应该创建一个与 in1 和 in2 大小相同的实际结果数组。每个线程执行添加到该数组（映射步骤），然后作为第二步将数组的所有元素添加在一起（减少步骤）。

作为旁注，你得到的例外与我刚才提到的无关。问题很可能是您在一个根本没有足够内存的系统上运行。例如，以下在我的机器上运行得很好，除了我在上一段中提到的问题（刚刚测试过）。

import com.aparapi.*;
import org.junit.Test;

public class DotProductTest {
  @Test
  public void dotProduct() {

        final double[] in1Copy = new double[4096];
        final double[] in2Copy = new double[4096];
        for(int i = 0; i < 4096; i++) {
            in1Copy[i] = i;
            in2Copy[i] = i*10.0;
        }

        final double[] result = new double[1];

        Kernel kernel = new Kernel() {
            @Override
            public void run() {
                int i = getGlobalId();
                result[0] += in1Copy[i] + in2Copy[i];
            }
        };

        Range range = Range.create(in1Copy.length);
        kernel.execute(range);
        System.out.println(result[0]);

    }
}

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