PyOpenCL程序的台架标记
PyOpenCL程序的台架标记
提问于 2014-10-28 16:23:43
我一直在尝试用PyOpenCL在GPU上测试我的FFT程序。在使用OpenCL的“分析”和python的“time”模块时，我看到了完全不同的结果。为了进行分析，我做了这样的事情，
queue = cl.CommandQueue(ctx,properties=cl.command_queue_properties.PROFILING_ENABLE)
<other codes>
for i in range(N):
events.append(prg3.butterfly(queue,(len(twid),),None,twid_dev,<buffers>))
events[i].wait()
for i in range(N):
elapsed = elapsed + 1e-9*(event[i].profile.end - event[i].profile.start)
print elapsed虽然时间模块可以这样使用，
k=time.time()
for i in range(N):
event = prg3.butterfly(queue,(len(twid),),None,twid_dev,<buffers>)
print time.time()-k由于这两种方法给出的N=20结果完全不同(虽然答案仍然相同和正确！)，我有以下问题。
- 事件分析究竟是做什么的，它是否增加了在event.wait()中花费的时间？
- 因为在第2种情况下，没有event.wait()的答案是一样的，那么仅仅执行内核所花费的时间合适吗？
请告诉我在python中对OpenCL程序进行基准测试的正确方法。
回答 1
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发布于 2014-10-28 16:41:06
第二种情况只是捕获内核排队所需的时间，而不是实际运行它。这些队列内核调用一旦内核调用放在队列中就会返回--内核将与主机代码异步运行。要同时执行内核，只需添加一个调用，等待所有排队命令完成：
k=time.time()
for i in range(N):
event = prg3.butterfly(queue,(len(twid),),None,twid_dev,<buffers>)
queue.finish()
print time.time()-k第一种情况是正确地计时内核执行内部的时间，但不必要地阻止主机在每次内核调用之间的时间。一旦所有命令都排队，您就可以再次使用queue.finish()：
for i in range(N):
events.append(prg3.butterfly(queue,(len(twid),),None,twid_dev,<buffers>))
queue.finish()
for i in range(N):
elapsed = elapsed + 1e-9*(event[i].profile.end - event[i].profile.start)
print elapsed这两种方法都应在几乎相同的时间内返回。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/26613417
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