Трубы OpenCL 2.x - как они на самом деле работают?

Question

Я прочитал this description API-интерфейса OpenCL 2.x и провел через Pipe API pages на khronos.org. Я чувствовал себя завистливо, работая в CUDA почти исключительно, этой отличной функции, доступной только в OpenCL (и жаль, что функциональность CUDA не была должным образом включена OpenCL, но это другая проблема), поэтому я подумал, что спрошу «Как CUDA не имеет трубчатого механизма ». Но потом я понял, что даже не знаю, что это будет означать. Итак, вместо этого я попрошу:

1. Как работают трубы OpenCL на дискретных GPU AMD/APU? ...

   • Какая информация написана где?
   • Каким образом планирование рабочих групп ядра на ядрах осуществляется с помощью труб?
   • Нужно ли скомпилировать ядра (например, их СПИР)?
   • Использует ли использование труб возможность передачи данных между различными ядрами через кэш-память ядра («локальная память» в OpenCL-языке, «разделяемая память» на языке CUDA)? Это было бы круто.
2. Есть ли способ, которым трубы «предполагается» работать на графическом процессоре, в общем? то, что авторы API предполагали или даже писали?
3. Как работают трубы OpenCL в реализациях OpenCL на основе процессора?

Answer 1

Трубы OpenCL были представлены вместе с OpenCL 2.0. На графических процессорах каналы OpenCL аналогичны глобальному буферу памяти с контролируемым доступом, т. Е. Вы можете ограничить количество рабочих групп, которым разрешено записывать/читать в/из канала одновременно. Такой тип позволяет нам повторно использовать один и тот же буфер или трубу, не беспокоясь о конфликтующих чтениях или записи из нескольких рабочих групп. Насколько я знаю, OpenCL-каналы не используют локальную память GPU. Но если вы тщательно отрегулируете размер трубы, вы можете увеличить количество попаданий в кеш, что позволит повысить общую производительность. Нет общего правила, касающегося использования труб. Я использую каналы для передачи данных между двумя одновременно работающими ядрами, чтобы моя программа достигла лучшей общей производительности из-за лучшего коэффициента попадания в кэш. Точно так же работают и каналы OpenCL в процессоре (его просто глобальный буфер, который может входить в системный кеш, если он достаточно мал). Но на таких устройствах, как FPGA, они работают по-другому. Трубы используют локальную память вместо глобальной памяти в этих устройствах и, следовательно, обеспечивают значительную производительность при использовании глобального буфера памяти.