OpenCL计算导致屏幕冻结

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OpenCL计算导致屏幕冻结

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正如标题所述，当我运行我的OpenCL内核时，整个屏幕停止重绘（显示器上的图像保持不变，直到我的程序完成计算。即使我将其从笔记本电脑上拔下并重新插入 - 始终显示相同的图像），计算机似乎也不会对鼠标移动做出反应 - 光标保持在同一位置。

我不确定为什么会发生这种情况。这可能是我的程序中的错误吗，还是这是标准行为？

在谷歌上搜索时，我发现了AMD论坛上的this线程，有些人认为这是正常现象，因为GPU在进行计算时无法刷新屏幕。

如果这是真的，是否仍然有任何方法可以解决这个问题？

我的内核计算可能需要几分钟时间，并且在整个时间内让我的计算机几乎无法使用真的很痛苦。

编辑1：这是我的当前设置：

显卡是 ATI Mobility Radeon HD 5650，拥有512 MB的内存，并使用来自AMD官网的最新Catalyst beta驱动程序
显卡是可切换的 - Intel集成/ATI专用卡，但我在BIOS中禁用了切换，否则无法在Ubuntu上安装驱动程序。
操作系统是Ubuntu 12.10（64位），但在Windows 7（64位）上也会出现此问题。
我通过HDMI连接了我的显示器（但笔记本屏幕也会冻结，所以这不应该是问题）

编辑2：经过一天的代码调试，我采纳了你们的建议并将算法更改为以下伪代码：

for (cl_ulong chunk = 0; chunk < num_chunks; chunk += chunk_size)
{
  /* set kernel arguments that are different for each chunk */
  clSetKernelArg(/* ... */);

  /* schedule kernel for next execution */
  clEnqueueNDRangeKernel(cmd_queue, kernel, 1, NULL, &global_work_size, NULL, 0, NULL, NULL);

  /* read out the results from kernel and append them to output array on host */
  clEnqueueReadBuffer(cmd_queue, of_buf, CL_TRUE, 0, chunk_size, output + chunk, 0, NULL, NULL);
}

现在我将整个工作负载分成块，一部分在主机上处理，一部分发送到GPU。对于每个数据块，我都会排队一个新的内核，并将其结果附加到正确的偏移量处的输出数组中。

这是您所说的计算应该如何分割吗？

这似乎是解决冻结问题的方法，而且现在我能够处理比可用GPU内存更大的数据，但我还需要进行一些良好的性能测量，以确定适当的块大小...

- jcxz

不确定您指的是哪个配置，但我已经更新了我的问题，并提供了有关我的当前硬件设置的信息。 - jcxz

是的，你对分配工作量的想法是正确的。 - chippies

好的，感谢确认。我想我会接受你的答案并关闭这个话题，因为这基本上解决了我目前的问题。我可能会进行额外的调试，并尝试找出是否有其他原因导致停顿，但我不认为我会很快得到任何结果... - jcxz

3个回答

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每次我遇到显示器冻结或“显示驱动程序停止响应并已恢复”时，都是由于一个错误引起的。这可能会冻结整个系统，我唯一能做的就是重置。相反，现在我首先在CPU上进行开发。这从未导致过整个系统崩溃。这种方式也更容易调试，因为我可以使用printf。一旦我在CPU上成功地消除了代码中的bug，我就会尝试在GPU上运行它。

- user2088790

谢谢你的回答。实际上，内核应该是没问题的，我在 CPU 上开发了它，现在正在尝试在 GPU 上运行它。而且我的电脑并没有像崩溃一样无法恢复，只是视频输出会冻结，只要我的内核处于活动状态，整个时间都是如此。但是，一旦它完成了，我的电脑就会正常运行，甚至没有报告任何错误... - jcxz

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我是opencl的新手，遇到了类似的问题。我发现短时计算可以正常工作，但长时间的计算会导致鼠标光标冻结。对于我的问题，Windows在托盘区域留下一个黄色三角形，并在事件日志中放置一条消息，指出“显示驱动程序已停止响应并已恢复”。我找到的解决方法是将计算分成小部分，每个部分不超过几秒钟。这些部分依次运行，但显卡驱动程序似乎能够保持足够的状态以保持其正常工作。如果我将global_work_size设置为足以最大化吞吐量的值，则视频响应速度非常慢，但驱动程序重新启动/鼠标冻结问题永远不会发生。

- user1940376

谢谢你的回答，我查看了事件查看器，但没有发现任何警告或类似的迹象。我用伪代码编辑了我的新算法的问题。这是你想要如何分解计算的方式吗？ - jcxz

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可以查看英文原文，
原文链接

- chippies · Accepted Answer

每当GPU运行OpenCL内核时，它完全专注于OpenCL。一些现代的Nvidia GPU是例外，我认为从GeForce GTX 500系列开始，如果这些内核没有使用所有可用的计算单元，它们可以运行多个内核。

您的解决方案是将计算分成多个短内核调用，这是最好的全面解决方案，因为即使在单个GPU机器上也可以工作，或者投资于一个廉价的GPU来驱动您的显示器。

如果您要在GPU上运行长时间内核，则必须禁用GPU的超时检测和恢复，或将超时延迟设置为大于最大内核运行时间（更好，因为仍然可以捕获错误），请参见此处以了解如何执行此操作。