CLBufferWrite

OpenCL バッファに書き込み、書かれた要素の数を返します。

uint CLBufferWrite(
int buffer, // OpenCL バッファハンドル
const void& data[], // 値の配列
uint buffer_offset=0, // OpenCL バッファ内のバイト単位のオフセット（デフォルトで 0）
uint data_offset=0, // OpenCL バッファ内の要素数でのオフセット（デフォルトで 0）
uint data_count=WHOLE_ARRAY // 書かれる配列の値の数（デフォルトでは配列全体）
);

行列とベクトルを処理するためのバージョンもあります。

行列の値をバッファに書き込み、成功した場合は true を返します。

uint CLBufferWrite(
int buffer, // OpenCL バッファハンドル
uint buffer_offset, // OpenCL バッファ内のバイト単位のオフセット
matrix<T> &mat // バッファに書き込む値の行列
);

ベクトルの値をバッファに書き込み、成功した場合は true を返します。

uint CLBufferWrite(
int buffer, // OpenCL バッファハンドル
uint buffer_offset, // OpenCL バッファ内のバイト単位のオフセット
vector<T> &vec // バッファに書き込む値のベクトル
);

パラメータ

buffer

[in] OpenCL バッファハンドル

data[]

[in] OpenCL バッファに書かれる値の配列。参照で引き渡されます。

buffer_offset

[in] OpenCL バッファ内のバイト単位での読み込みが始まるオフセット。デフォルトでは書き込みはバッファの一番初めから始まります。

data_offset

[in] OpenCLのバッファに値を書き込むための最初の配列要素のインデックス。デフォルトでは配列の一番初めの値が使用されます。

data_count

[in] 書き込まれる値の数。デフォルトでは配列の値全部。

mat

[out] バッファにデータを書き込む行列は、matrix、matrixf、matrixc の 3 つのタイプのいずれかです。

vec

[out] バッファにデータを書き込むベクトルは、vector、vectorf、vectorc の 3 つのタイプのいずれかです。

戻り値

書かれた要素の数。エラーの場合 0 。エラー情報を取得するには、GetLastError() 関数が呼ばれます。

行列またはベクトルが正常に処理された場合は true、それ以外の場合は false。

注意事項

1 次元配列では OpenCL バッファへの書き入れのための読み込みが始まる要素の番号は AS_SERIESフラグを考慮して計算されます。

2 次元以上の配列は1 次元として提示されます。この場合 data_offset は、1 次元目の要素の数ではなく、抜かされるべき要素の数です。

MatMul メソッドと OpenCL での並列計算を使用した行列乗算の例

#define M 3000 // 1 番目の行列の行数
#define K 2000 // 1 番目の行列の列数は 2 番目の行列の行数と同じ
#define N 3000 // 2 番目の行列の列数

//+------------------------------------------------------------------+
const string clSrc=
"#define N "+IntegerToString(N)+" \r\n"
"#define K "+IntegerToString(K)+" \r\n"
" \r\n"
"__kernel void matricesMul( __global float *in1, \r\n"
" __global float *in2, \r\n"
" __global float *out ) \r\n"
"{ \r\n"
" int m = get_global_id( 0 ); \r\n"
" int n = get_global_id( 1 ); \r\n"
" float sum = 0.0; \r\n"
" for( int k = 0; k < K; k ++ ) \r\n"
" sum += in1[ m * K + k ] * in2[ k * N + n ]; \r\n"
" out[ m * N + n ] = sum; \r\n"
"} \r\n";
//+------------------------------------------------------------------+
//| スクリプトプログラム開始関数 |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
{
//--- 擬似乱数生成器を初期化する
MathSrand((int)TimeCurrent());
//--- 指定されたサイズの行列にランダムな値を書き込む
matrixf mat1(M, K, MatrixRandom) ; // 1 番目の行列
matrixf mat2(K, N, MatrixRandom); // 2 番目の行列

//--- 単純な方法を使用して行列の積を計算する
uint start=GetTickCount();
matrixf matrix_naive=matrixf::Zeros(M, N);// 2 つの行列を乗算した結果がここに設定される
for(int m=0; m<M; m++)
for(int k=0; k<K; k++)
for(int n=0; n<N; n++)
matrix_naive[m][n]+=mat1[m][k]*mat2[k][n];
uint time_naive=GetTickCount()-start;

//--- MatMull を使用して行列の積を計算する
start=GetTickCount();
matrixf matrix_matmul=mat1.MatMul(mat2);
uint time_matmul=GetTickCount()-start;

//--- OpenCL で行列の積を計算する
matrixf matrix_opencl=matrixf::Zeros(M, N);
int cl_ctx; // コンテキストハンドル
if((cl_ctx=CLContextCreate(CL_USE_GPU_ONLY))==INVALID_HANDLE)
{
Print("OpenCL not found, leaving");
return;
}
int cl_prg; // プログラムハンドル
int cl_krn; // カーネルハンドル
int cl_mem_in1; // 1 番目の（入力）バッファハンドル
int cl_mem_in2; // 2 番目の（入力）バッファハンドル
int cl_mem_out; // 3 番目の（出力）バッファハンドル
//--- プログラムとカーネルを作成する
cl_prg = CLProgramCreate(cl_ctx, clSrc);
cl_krn = CLKernelCreate(cl_prg, "matricesMul");
//--- 3 つの行列に対して 3 つのバッファすべてを作成する
cl_mem_in1=CLBufferCreate(cl_ctx, M*K*sizeof(float), CL_MEM_READ_WRITE);
cl_mem_in2=CLBufferCreate(cl_ctx, K*N*sizeof(float), CL_MEM_READ_WRITE);
//--- 3 番目の行列 - 出力
cl_mem_out=CLBufferCreate(cl_ctx, M*N*sizeof(float), CL_MEM_READ_WRITE);
//--- カーネル引数を設定する
CLSetKernelArgMem(cl_krn, 0, cl_mem_in1);
CLSetKernelArgMem(cl_krn, 1, cl_mem_in2);
CLSetKernelArgMem(cl_krn, 2, cl_mem_out);
//--- 行列をデバイスバッファに書く
CLBufferWrite(cl_mem_in1, 0, mat1);
CLBufferWrite(cl_mem_in2, 0, mat2);
CLBufferWrite(cl_mem_out, 0, matrix_opencl);
//--- OpenCL コード実行時間の開始
start=GetTickCount();
//--- タスクの作業領域のパラメータを設定し、OpenCL プログラムを実行する
uint offs[2] = {0, 0};
uint works[2] = {M, N};
start=GetTickCount();
bool ex=CLExecute(cl_krn, 2, offs, works);
//--- 結果を行列に計算する
if(CLBufferRead(cl_mem_out, 0, matrix_opencl))
PrintFormat("[%d x %d] matrix read: ", matrix_opencl.Rows(), matrix_opencl.Cols());
else
Print("CLBufferRead(cl_mem_out, 0, matrix_opencl failed. Error ",GetLastError());
uint time_opencl=GetTickCount()-start;
Print("Compare calculation time using each method");
PrintFormat("Naive product time = %d ms",time_naive);
PrintFormat("MatMul product time = %d ms",time_matmul);
PrintFormat("OpenCl product time = %d ms",time_opencl);
//--- すべての OpenCL コンテキストを解放する
CLFreeAll(cl_ctx, cl_prg, cl_krn, cl_mem_in1, cl_mem_in2, cl_mem_out);

//--- 得られたすべての結果行列を相互に比較する
Print("How many discrepancy errors are there between result matrices?");
ulong errors=matrix_naive.Compare(matrix_matmul,(float)1e-12);
Print("matrix_direct.Compare(matrix_matmul,1e-12)=",errors);
errors=matrix_matmul.Compare(matrix_opencl,float(1e-12));
Print("matrix_matmul.Compare(matrix_opencl,1e-12)=",errors);
/*
結果:

[3000 x 3000] matrix read:
各方法での計算時間の比較
Naive product time = 54750 ms
MatMul product time = 4578 ms
OpenCl product time = 922 ms
結果行列間にあった不一致エラーの数
matrix_direct.Compare(matrix_matmul,1e-12)=0
matrix_matmul.Compare(matrix_opencl,1e-12)=0
*/
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| 行列にランダムな値を書き込む |
//+------------------------------------------------------------------+
void MatrixRandom(matrixf& m)
{
for(ulong r=0; r<m.Rows(); r++)
{
for(ulong c=0; c<m.Cols(); c++)
{
m[r][c]=(float)((MathRand()-16383.5)/32767.);
}
}
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| すべての OpenCL コンテキストを解放する |
//+------------------------------------------------------------------+
void CLFreeAll(int cl_ctx, int cl_prg, int cl_krn,
int cl_mem_in1, int cl_mem_in2, int cl_mem_out)
{
//--- OpenCL によって作成されたすべてのコンテキストを逆の順序で削除する
CLBufferFree(cl_mem_in1);
CLBufferFree(cl_mem_in2);
CLBufferFree(cl_mem_out);
CLKernelFree(cl_krn);
CLProgramFree(cl_prg);
CLContextFree(cl_ctx);
}

CLBufferFree

CLBufferRead