このOpenCLカーネルがエラーの原因CL_INVALID_COMMAND_QUEUE

Question

JOCLを使用して、JavaでOpenCLでバックプロップ学習を行うフィードフォワードマルチレイヤパーセプトロンの実装に問題があります。

#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp64 : enable 
    __kernel void Neuron(__global const double *inputPatterns, 
          __global double *weights, 
          __global const int *numInputs, 
          __global const int *activation, 
          __global const double *bias, 
          __global const int *usingBias, 
          __global double *values, 
          __global const int *maxNumFloats, 
          __global const int *patternIndex, 
          __global const int *inputPatternSize, 
          __global const int *indexOffset, 
          __global const int *isInputNeuron, 
          __global const int *inputs) 
    { 
     int gid = get_global_id(0); 
     double sum = 0.0; 
     for(int i = 0; i < numInputs[gid+indexOffset[0]]; i++) 
     { 
      sum += values[inputs[(gid+indexOffset[0]) * maxNumFloats[0] + i]] * 
        weights[(gid+indexOffset[0]) * maxNumFloats[0] + i]; 
     } 
     if(usingBias[gid+indexOffset[0]]) 
      sum += bias[gid+indexOffset[0]]; 
     if(isInputNeuron[gid+indexOffset[0]]) 
      sum += inputPatterns[gid+indexOffset[0]+(patternIndex[0] * inputPatternSize[0])]; 
     if(activation[gid+indexOffset[0]] == 1) 
      sum = 1.0/(1.0 + exp(-sum)); 
     values[gid + indexOffset[0]] = sum; 
    } 

基本的には、このカーネルをネットワークの各レイヤーに対して実行します。最初の層には "入力"がないので、ループは実行されません。しかし、第1層は入力ノード層であるため、入力パターンから関連する値を追加します。これは正常に実行され、この時点で値を読み取ることができます。

ただし、入力があり、最初のレイヤーからのすべてのノードを持つSECONDレイヤーを実行しようとすると、clFinish（）を呼び出すとCL_INVALID_COMMAND_QUEUEというエラーが返されます。ときには、このエラーはドライバーのクラッシュと回復と結びついています。私はTDRのタイムアウトに問題がある可能性があることを（例えばhereのように）読んだことがあります。

私はclSetKernelArg（）を呼び出して何か愚かなことをチェックするつもりですが、誰でもコード内の何かを明らかに見つけることができますか？ forループが含まれているため、2番目のレイヤーにエラーが導入されているように見えます。必要な場合はすべてのパラメータを明確にすることができますが、最初の投稿では少し過剰なようです。

また、私はこのコードは、おそらくどこでも有能なプログラマーへの侮辱であってもよいが、炎に無料で感じることが十分に承知している：P

EDIT：ホストコード：

//Calc 
    for(int k = 0; k < GPUTickList.length; k++) 
    { 
     clFlush(clCommandQueue); 
     clFinish(clCommandQueue); 
     //If input nodes 
     if(k == 0) 
      //Set index offset to 0 
      GPUMapIndexOffset.asIntBuffer().put(0, 0); 
     else 
      //Update index offset 
      GPUMapIndexOffset.asIntBuffer().put(0, 
       GPUMapIndexOffset.asIntBuffer().get(0) + GPUTickList[k-1]); 
     //Write index offset to GPU buffer 
     ret = clEnqueueWriteBuffer(clCommandQueue, memObjects[12], CL_TRUE, 0, 
       Sizeof.cl_int, Pointer.to(GPUMapIndexOffset.position(0)), 0, null, null);    
     //Set work size (width of layer) 
     global_work_size[0] = GPUTickList[k]; 
     ret = clEnqueueNDRangeKernel(clCommandQueue, kernel_iterate, 1, 
      global_work_offset, global_work_size, local_work_size, 
      0, null, null); 
    } 

EDIT 2：I pastebinに完全なコードをアップロードしました。

Answer 1

解決済み。 [0]ですべてのインデックスをバッファーではなく直線カーネルパラメーターにすることで、エラーを修正しました。明らかに、ハードウェアは、一度にバッファのある特定の要素にアクセスするたくさんのものが好きではない。

Answer 2

私はループの上に何があるのか​​分かりません。このループ以外のキューを使用しますか？以下は試してみたいことです。

//flush + finish if you need to before the loop, otherwise remove these lines 
clFlush(clCommandQueue); 
clFinish(clCommandQueue); 

cl_event latestEvent; 
//Calc 
for(int k = 0; k < GPUTickList.length; k++) 
{ 
    //If input nodes 
    if(k == 0) 
     //Set index offset to 0 
     GPUMapIndexOffset.asIntBuffer().put(0, 0); 
    else 
     //Update index offset 
     GPUMapIndexOffset.asIntBuffer().put(0, 
      GPUMapIndexOffset.asIntBuffer().get(0) + GPUTickList[k-1]); 
    //Write index offset to GPU buffer 
    ret = clEnqueueWriteBuffer(clCommandQueue, memObjects[12], CL_TRUE, 0, 
      Sizeof.cl_int, Pointer.to(GPUMapIndexOffset.position(0)), 0, null, null);    
    //Set work size (width of layer) 
    global_work_size[0] = GPUTickList[k]; 
    ret = clEnqueueNDRangeKernel(clCommandQueue, kernel_iterate, 1, 
     global_work_offset, global_work_size, local_work_size, 
     0, null, &latestEvent); 
    clWaitForEvents(1, &latestEvent); 
}