"{ \n" \
" unsigned int i = get_global_id(0); \n" \
" //printf(\"Task-%d\\n\", i); \n" \
" output[i] = 0; \n" \
" unsigned int val = input[i]; \n" \
" for(unsigned int p=2; p<=val/2; p++) { \n" \
" if (val % p == 0) \n" \
" return; \n" \
" } \n" \
" output[i] = 1; \n" \
"} \n" \
"\n";
Суть кода проста. Массив input хранит числа, которые нужно проверить, функция get_global_id возвращает индекс задачи, которую выполняет данное ядро. Мы берем число с нужным индексом, проверяем его на простоту, и записываем 0 или 1 в зависимости от результата, в массив output.
Инициализировать подготовку вычислений:
int gpu = 1;
clGetDeviceIDs(NULL, gpu ? CL_DEVICE_TYPE_GPU : CL_DEVICE_TYPE_CPU, 1, &device_id, NULL);
cl_context context = clCreateContext(0, 1, &device_id, NULL, NULL, &err);
cl_command_queue commands = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, &err);
На этом этапе можно выбрать где будут производиться вычисления, на основном процессоре или на GPU. Для отладки удобнее основной процессор, окончательные расчеты быстрее на GPU.
Подготовить данные
#define DATA_SIZE 1024
cl_uint *data = (cl_uint*)malloc(sizeof(cl_uint) * DATA_SIZE);
cl_uint *results = (cl_uint*)malloc(sizeof(cl_uint) * DATA_SIZE);
Загрузить данные и программу из основной памяти в GPU
cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char **) & KernelSource, NULL, &err);
clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
cl_kernel kernel = clCreateKernel(program, "primes", &err);
cl_mem output = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(cl_uint) * count, NULL, NULL);
clEnqueueWriteBuffer(commands, input, CL_TRUE, 0, sizeof(cl_uint) * count, data, 0, NULL, NULL);
clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &output);
clGetKernelWorkGroupInfo(kernel, device_id, CL_KERNEL_WORK_GROUP_SIZE, sizeof(local), &local, NULL);
Запустить вычисления на GPU и дождаться их завершения