c – clEnqueueNDRangeKernel触发CL_INVALID_MEM_OBJECT(-38)

2023年1月2日 521次阅读

我正在使用OpenCL的C绑定,当我将一个内核排入队列时,我得到一个cl :: Error,它表示clEnqueueNDRangeKernel的-38(CL_INVALID_MEM_OBJECT).

此错误未列为clEnqueueNDRangeKernel的可能错误之一.
notify函数给出了以下输出：

CL_INVALID_MEM_OBJECT error executing CL_COMMAND_NDRANGE_KERNEL on GeForce GTX 560 (Device 0).

我还没有找到展示这种行为的最小例子.

调用此函数时会出现什么样的错误？

使用谷歌我只找到了这个answer.它声明如果已更新,我需要resetKernelArg一个附加的内存对象. (至少这是我对它的解释,并没有详细说明更新的含义.)
但是,我怀疑这是正确的,虽然我无法证明这一点.也许你知道这方面的官方消息来源？

更新

经过一些测试后,我发现向内核添加__global const float *参数引入了错误.我还发现,如果我clSetKernelArg这个新参数在另一个(已经存在的)参数之后,每次都会发生错误.如果我在设置其他参数之前这样做,它会每隔一秒运行一次.当然这不是一个选项,因为我需要能够随时设置参数.

更新2

我注意到,通过调试逐步执行代码“重新引入”我在另一个之前设置新参数的版本中的错误. (这意味着每次都会再次出现错误.)

这可能是某种竞争条件吗？我自己不使用多线程,但在调试器中有7个线程可以来自Qt或OpenCL.

最小工作示例

#include <CL/cl.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>

#define STRINGIFY(x) #x

std::string kernel = STRINGIFY(
__kernel void apply(__global const float *param1)
{
}
);


template <class T>
cl::Buffer genBuffer(const cl::Context &context, const std::vector<T> &data,
                        cl_mem_flags flags = CL_MEM_READ_ONLY)
{
        return cl::Buffer(context, flags | CL_MEM_COPY_HOST_PTR,
                                data.size() * sizeof(data[0]),
                                const_cast<T*>(&data[0]));
}

int main()
{
        std::vector<cl::Platform> clPlatforms;
        cl::Platform::get(&clPlatforms);
        cl_context_properties props[] = {
                CL_CONTEXT_PLATFORM, (cl_context_properties)clPlatforms[0](),
                0};
        cl::Context clContext = cl::Context(CL_DEVICE_TYPE_GPU, props);
        std::vector<cl::Device> devices = clContext.getInfo<CL_CONTEXT_DEVICES>();
        if(devices.empty())
        {
                std::cerr << "No devices found!\n";
                exit(-1);
        }
        cl::Device clDevice = devices[0];
        cl::CommandQueue clQueue = cl::CommandQueue(clContext, clDevice, 0, 0);
        cl::Program program(clContext, cl::Program::Sources(1,
                                std::make_pair(kernel.c_str(), kernel.size())));
        program.build(devices);
        cl::Kernel kernel(program, "apply");

        //this introduces the error
        kernel.setArg(0, genBuffer(clContext, std::vector<cl_float>(100));
        //the error is triggered here
        clQueue.enqueueNDRangeKernel(kernel, cl::NullRange, cl::NDRange(100), cl::NullRange);
}

最佳答案 问题是我将缓冲区附加到内核,假设内核会保留缓冲区.然后我破坏了所有引用cl :: Buffer / Memory对象,导致OpenCL实现删除缓冲区.

在通过valgrind运行我的程序之后,我注意到opencl.so访问了一个先前在cl :: ~Buffer子例程中释放的对象的内存.在clSetKernelArg读到我注意到：

Users may not rely on a kernel object to retain objects specified as argument values to the kernel.

不确定行为显然是驾驶员进入自由存储区域从而进入UB土地的结果.

修正了MWE

#include <CL/cl.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>

#define STRINGIFY(x) #x

std::string kernel = STRINGIFY(
__kernel void apply(__global const float *param1)
{
}
);


template <class T>
cl::Buffer genBuffer(const cl::Context &context, const std::vector<T> &data,
                        cl_mem_flags flags = CL_MEM_READ_ONLY)
{
        return cl::Buffer(context, flags | CL_MEM_COPY_HOST_PTR,
                                data.size() * sizeof(data[0]),
                                const_cast<T*>(&data[0]));
}

int main()
{
        std::vector<cl::Platform> clPlatforms;
        cl::Platform::get(&clPlatforms);
        cl_context_properties props[] = {
                CL_CONTEXT_PLATFORM, (cl_context_properties)clPlatforms[0](),
                0};
        cl::Context clContext = cl::Context(CL_DEVICE_TYPE_GPU, props);
        std::vector<cl::Device> devices = clContext.getInfo<CL_CONTEXT_DEVICES>();
        if(devices.empty())
        {
                std::cerr << "No devices found!\n";
                exit(-1);
        }
        cl::Device clDevice = devices[0];
        cl::CommandQueue clQueue = cl::CommandQueue(clContext, clDevice, 0, 0);
        cl::Program program(clContext, cl::Program::Sources(1,
                                std::make_pair(kernel.c_str(), kernel.size())));
        program.build(devices);
        cl::Kernel kernel(program, "apply");

        //this version triggers the error
        //kernel.setArg(0, genBuffer(clContext, std::vector<cl_float>(100));

        //This is how it is done correctly
        cl::Buffer buffer = genBuffer(clContext, std::vector<cl_float>(100));
        kernel.setArg(0, buffer);

        clQueue.enqueueNDRangeKernel(kernel, cl::NullRange, cl::NDRange(100), cl::NullRange);
}
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