Platform:LG G3,Adreno 330
1.
8M（3264x2448)
memmap方式读入时间24ms,读出时间12ms，时间与内存大小基本成线性关系。使用memmap
与 memcopy(clEnqueueWriteBuffer)方式并无时间差异。
2.使用pingpong的方式，使memory读写与kernel执行同时执行。在clFinish(commandQueue)等待kernel执行时可以进行memory操作.
cl_context mem_context = ;
cl_command_queue mem_commandQueue = ;
...
cl_mem memoryObjects2 = clCreateBuffer(mem_context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR , bufferSize, NULL, &errorNumber);
...
t0 = now_ms();
{
cl_uchar* luminance = (cl_uchar*)clEnqueueMapBuffer(mem_commandQueue, memoryObjects2, CL_TRUE, CL_MAP_WRITE, , bufferSize, , NULL, NULL, &errorNumber); memcpy(luminance,in,bufferSize); if (!checkSuccess(clEnqueueUnmapMemObject(mem_commandQueue, memoryObjects2, luminance, , NULL, NULL)))
{
}
// clEnqueueWriteBuffer(mem_commandQueue, memoryObjects2, CL_TRUE, 0, bufferSize,in, 0, NULL, NULL); //使用 clEnqueueWriteBuffer也是24ms LOGI("memory unmap:%f ms",now_ms() - t0 );
} t0 = now_ms();
/* Wait for completion */
if (!checkSuccess(clFinish(commandQueue)))
{
}
LOGI("Wait for completion time:%f ms",now_ms() - t0 );
结果：
12-02 09:39:54.734: I/GAUSS(8133): memory unmap:26.099365 ms
12-02
09:39:54.738: I/GAUSS(8133): Wait for completion time:4.448486
ms
12-02 09:39:54.752: I/GAUSS(8133): memory out time:12.929443 ms
kernel
执行需要29ms,与26+4.4接近,说明memmap与kernel是同时在运行的。
但是
memoryObjects2
需要单独的
context和
command_queue
.
只有单独的
command_queue,与kernel共用context的情况下：
12-02
09:32:13.712: I/GAUSS(5169): memory unmap:57.429443 ms
12-02
09:32:13.713: I/GAUSS(5169): Wait for completion time:0.022217
ms
12-02 09:32:13.726: I/GAUSS(5169): memory out time:11.878174
ms
memmap的实际时间57
= 24+29,等于memmap的时间加上kernel需要的时间，说明是串行执行的。
3.关于第一点memmap
与
memcopy(clEnqueueWriteBuffer)方式的时间更正.看到AMD的opencl-optimization-guide中提到opecl为了避免为不会被使用memory
object分配device
memory,使用了deferred
allocation策略，即space在第一次使用时才会分配，所以第一次使用memory
object的时间会比较长。
循环多次memmap方式读入8M的image的结果：
12-04
15:31:52.894: I/GAUSS(30530): memory in time:22.367188 ms
12-04
15:31:52.900: I/GAUSS(30530): queue time:6.125732 ms
12-04
15:31:52.929: I/GAUSS(30530): run time:29.329102 ms
12-04
15:31:52.932: I/GAUSS(30530): memory in time:2.342773 ms
12-04
15:31:52.932: I/GAUSS(30530): queue time:0.333252 ms
12-04
15:31:52.962: I/GAUSS(30530): run time:29.895020 ms
12-04
15:31:52.967: I/GAUSS(30530): memory in time:5.199463 ms
12-04
15:31:52.968: I/GAUSS(30530): queue time:0.180176 ms
12-04
15:31:52.997: I/GAUSS(30530): run time:29.568359 ms
12-04
15:31:52.999: I/GAUSS(30530): memory in time:1.941162 ms
12-04
15:31:52.999: I/GAUSS(30530): queue time:0.183594 ms
12-04
15:31:53.029: I/GAUSS(30530): run time:29.852295 ms
循环多次memcopy(clEnqueueWriteBuffer)的方式：
12-04
15:37:34.747: I/GAUSS(32217): memory in time:22.356689 ms
12-04
15:37:34.752: I/GAUSS(32217): queue time:4.679199 ms
12-04
15:37:34.782: I/GAUSS(32217): run time:30.098877 ms
12-04
15:37:34.784: I/GAUSS(32217): memory in time:1.853516 ms
12-04
15:37:34.784: I/GAUSS(32217): queue time:0.326172 ms
12-04
15:37:34.814: I/GAUSS(32217): run time:29.864990 ms
12-04
15:37:34.816: I/GAUSS(32217): memory in time:1.709473 ms
12-04
15:37:34.816: I/GAUSS(32217): queue time:0.188965 ms
12-04
15:37:34.846: I/GAUSS(32217): run time:29.705322 ms
可以看出memmap
与
clEnqueueWriteBuffer
方式还是无差别，因为deferred
allocation的策略，memory
access,提交任务队列和kernel
执行需要一到两个周期达到最佳性能.
4.相关术语,wavefront,work-group
一个device有若干个compute
uint,一个compute
unit有若干个流核心(stream
core,AMD上叫SIMD,Nvida叫Stream
Processor),每个流核心含有若干个Processing
Element.
一个work-item在一个PE上执行,一个计算单元上的一组工作项以锁步(lock-step,相同的指令不同的数据)的方式执行，称为wavefront，wavefront是硬件调度的基本单元。
一个工作组由一个或多个wavefront组成，在一个工作组内的wavefront切换就可以隐藏访存延迟。例如：访问global
memory需400
cycles,距离下一次memory
access有20
cycles的计算指令，那么就需要20个wavefront来隐藏400
cycles的延迟。