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GPU의 실행 시간을 측정하여 CPU와 비교하려고합니다. 짧은 int 벡터의 모든 요소를 추가하는 simple_add 함수를 작성했습니다. 커널 코드이다 :이 함수에 대해 100 개 시간의 실행 후, 다른 CPU 버전 쓴 내 opencl 테스트가 CPU보다 훨씬 빠르게 실행되지 않습니다.
global const int * A, global const uint * B, global int* C)
{
///------------------------------------------------
/// Add 16 bits of each
int AA=A[get_global_id(0)];
int BB=B[get_global_id(0)];
int AH=0xFFFF0000 & AA;
int AL=0x0000FFFF & AA;
int BH=0xFFFF0000 & BB;
int BL=0x0000FFFF & BB;
int CL=(AL+BL)&0x0000FFFF;
int CH=(AH+BH)&0xFFFF0000;
C[get_global_id(0)]=CH|CL;
}
clock_t before_GPU = clock();
for(int i=0;i<100;i++)
{
queue.enqueueNDRangeKernel(kernel_add,1,
cl::NDRange((size_t)(NumberOfAllElements/4)),cl::NDRange(64));
queue.finish();
}
clock_t after_GPU = clock();
clock_t before_CPU = clock();
for(int i=0;i<100;i++)
AddImagesCPU(A,B,C);
clock_t after_CPU = clock();
그 실행 시간이 측정 :
CPU time: 1359
GPU time: 1372
----------------
CPU time: 1336
GPU time: 1269
----------------
CPU time: 1436
GPU time: 1255
----------------
CPU time: 1304
GPU time: 1266
----------------
CPU time: 1305
GPU time: 1252
----------------
CPU time: 1313
GPU time: 1255
----------------
CPU time: 1313
GPU time: 1253
----------------
CPU time: 1384
GPU time: 1254
----------------
CPU time: 1300
GPU time: 1254
----------------
CPU time: 1322
GPU time: 1254
----------------
문제는 내가 정말 CPU보다 훨씬 빠른 것으로 GPU를 예상하지만이 아니었다는 것이다. 내 GPU 속도가 CPU보다 그리 높지 않은 이유를 이해할 수 없습니다. 내 코드에 문제가 있습니까 ?? 그냥 내 CPU 사양입니다 비교
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------------- Selected Platform Properties-------------:
NAME: AMD Accelerated Parallel Processing
EXTENSION: cl_khr_icd cl_amd_event_callback cl_amd_offline_devices cl_khr_d3d10_sharing
VENDOR: Advanced Micro Devices, Inc.
VERSION: OpenCL 1.2 AMD-APP (937.2)
PROFILE: FULL_PROFILE
-----------------------------------------------------
------------- Selected Device Properties-------------:
NAME : ATI RV730
TYPE : 4
VENDOR : Advanced Micro Devices, Inc.
PROFILE : FULL_PROFILE
VERSION : OpenCL 1.0 AMD-APP (937.2)
EXTENSIONS : cl_khr_gl_sharing cl_amd_device_attribute_query cl_khr_d3d10_sharing
MAX_COMPUTE_UNITS : 8
MAX_WORK_GROUP_SIZE : 128
OPENCL_C_VERSION : OpenCL C 1.0
DRIVER_VERSION: CAL 1.4.1734
==========================================================
과 :
CPU time: 1304449.6 micro-sec
GPU time: 1401740.82 micro-sec
----------------------
CPU time: 1620076.55 micro-sec
GPU time: 1310317.64 micro-sec
----------------------
CPU time: 1468520.44 micro-sec
GPU time: 1317153.63 micro-sec
----------------------
CPU time: 1304367.29 micro-sec
GPU time: 1251865.14 micro-sec
----------------------
CPU time: 1301589.17 micro-sec
GPU time: 1252889.4 micro-sec
----------------------
CPU time: 1294750.21 micro-sec
GPU time: 1257017.41 micro-sec
----------------------
CPU time: 1297506.93 micro-sec
GPU time: 1252768.9 micro-sec
----------------------
CPU time: 1293511.29 micro-sec
GPU time: 1252019.88 micro-sec
----------------------
CPU time: 1320753.54 micro-sec
GPU time: 1248895.73 micro-sec
----------------------
CPU time: 1296486.95 micro-sec
GPU time: 1255207.91 micro-sec
----------------------
------------- CPU Properties-------------:
NAME : Intel(R) Core(TM) i3-2100 CPU @ 3.10GHz
TYPE : 2
VENDOR : GenuineIntel
PROFILE : FULL_PROFILE
VERSION : OpenCL 1.2 AMD-APP (937.2)
MAX_COMPUTE_UNITS : 4
MAX_WORK_GROUP_SIZE : 1024
OPENCL_C_VERSION : OpenCL C 1.2
DRIVER_VERSION: 2.0 (sse2,avx)
==========================================================
다시 한 번 실행 시간에 대해 opencl 프로파일 링을 시도했습니다. 한 번에 실행을위한
queue.enqueueNDRangeKernel(kernel_add,1,
cl::NDRange((size_t)(NumberOfAllElements/4)),
cl::NDRange(64),NULL,&ev);
ev.wait();
queue.finish();
time_start=ev.getProfilingInfo<CL_PROFILING_COMMAND_START>();
time_end=ev.getProfilingInfo<CL_PROFILING_COMMAND_END>();
결과는 더 많거나 적은 동일 :
CPU time: 13335.1815 micro-sec
GPU time: 11865.111 micro-sec
----------------------
CPU time: 13884.0235 micro-sec
GPU time: 11663.889 micro-sec
----------------------
CPU time: 19724.7296 micro-sec
GPU time: 14548.222 micro-sec
----------------------
CPU time: 19945.3199 micro-sec
GPU time: 15331.111 micro-sec
----------------------
CPU time: 17973.5055 micro-sec
GPU time: 11641.444 micro-sec
----------------------
CPU time: 12652.6683 micro-sec
GPU time: 11632 micro-sec
----------------------
CPU time: 18875.292 micro-sec
GPU time: 14783.111 micro-sec
----------------------
CPU time: 32782.033 micro-sec
GPU time: 11650.444 micro-sec
----------------------
CPU time: 20462.2257 micro-sec
GPU time: 11647.778 micro-sec
----------------------
CPU time: 14529.6618 micro-sec
GPU time: 11860.112 micro-sec
'clock()'은 벽시계 시간이 아닌 CPU 시간을 측정합니다. GPU 실행 시간에는 포함되지 않습니다. 측정하는 시간은 아마도 OpenCL API 호출에 의해 취해집니다. C에서'clock_gettime()'을하거나 C++에서'std :: chrono :: steady_clock'을 시도하십시오. "CPU 시간"의 단위는 언급하지 않았습니다. 'clock()'함수의 원시 출력 (초 수를 얻기 위해'CLOCKS_PER_SEC'으로 나눠 져야 함)이라면, 1200은 실제로 짧은 기간입니다. – cuihao
OpenCL 커널 시간 측정은 [이 답변] (http://stackoverflow.com/a/29972269/1231073)을 참조하십시오. – sgarizvi
두 개의 실행 시간을 비교 했으므로 CPU 시간 또는 벽시계를 사용하는 것이 중요하지 않다고 생각합니다. 그러나 벽 시계 시간을 마이크로 초 단위로 측정하고이 측정 값을 추가하려고했습니다. – Afshin