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前言

本章主要介绍如何 debug Adreno OpenCL应用程序

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4.1 Android上进行OpenCL应用程序开发

Adreno GPU 主要在 Android 操作系统和部分 Linux 系统上支持 OpenCL。要开发在 Android 上运行的支持 OpenCL 的应用程序，开发者需要使用 Android 软件开发工具包（SDK）和 Android 原生开发工具包（NDK）。有关 Android SDK 和 NDK，请参阅分别位于 SDK 和 NDK。

在本章和后续章节中，假设开发是在 Android 平台上进行的，并且开发者具有 Android SDK 和 NDK 的经验。在 Linux 上进行应用程序开发应该类似。

在 Snapdragon 平台上进行 OpenCL 开发有一些先决条件：

• 支持 OpenCL 的 Snapdragon 设备。并非所有 Snapdragon 设备都支持 OpenCL，请参阅表 3-1 获取更多详细信息。
• OpenCL 软件。Adreno GPU 上的 OpenCL 依赖于 QTI 专有库。
  • 检查设备是否安装了 OpenCL 库。
    • 核心库是 libOpenCL.so，通常位于设备上的 /vendor/lib 目录中。
  • 一些供应商可能选择不包含 OpenCL 软件（例如，Google 的 Nexus 和 Pixel 设备）。
• OpenCL 必须在 NDK 层运行。
• 对于开发和测试，不需要 root 访问权限，但在运行 SoCs 时可能需要进入性能模式。
  

4.2 Adreno OpenCL SDK 和 Adreno OpenCL 机器学习 SDK

开发者可以在 https://developer.qualcomm.com/software/adreno-gpu-sdk/tools 找到最新的 Adreno OpenCL SDK 和 Adreno OpenCL 机器学习 SDK。OpenCL SDK 提供了代码示例和文档，帮助开发者理解并有效地使用最新的 Adreno OpenCL 功能。通过一组专有的 API 函数和手动优化的内核，机器学习 SDK 帮助开发者在 Adreno GPU 上进行机器学习推理和训练应用程序的开发。

4.3 调试工具和技巧

由于 GPU 执行的并行性质，调试 OpenCL 应用程序通常是具有挑战性的。对于内核调试，OpenCL 支持 printf 函数，它类似于 c99 中的标准 printf，但有一些细微的差异。建议通过仅打印必要的变量（使用条件来限制输出）来减轻工作负担，因为printf通常会减慢代码执行速度。例如，可以仅启用有问题的工作组，甚至是单个有问题的工作项（通过在函数 CLEnqueueNDRangeKernel 中设置适当的偏移量）。

了解设备的软件版本是很重要的，因为在较新的版本中可能已经修复了一些错误或问题。要查询软件（驱动程序）和编译器版本，开发者可以使用 API 函数，如 clGetDeviceInfo 或 clGetPlatformInfo。

Adreno GPUs调试技巧

• 在内核中使用 barrier 或 fence 来防止编译器在其前后重新排序代码。
• 如果返回错误代码，请查阅 OpenCL 规范获取更多信息。
• 通过调试单个工作项/像素/工作组/内核来隔离问题。
  • 例如，将 global_work_size 设置为 [1]，并将 global_offset 设置为像素坐标 [x]。
• 如果在 API 函数/内核中观察到崩溃，以下是一些要检查的事项：
  • 无效的内存地址。
  • 其他 API 函数存在问题。
  • 内存没有按预期更新。
  • 存在溢出或内存缓冲区大小不正确。
    • 尝试单一像素
  • 内核执行尚未完成。
    • 使用 clFinish / clWaitforEvent 确保内核执行完成。
  • 结果是否不正确且不稳定。
  • 不同的工作项是否写入相同的内存地址，是否存在缺失的同步或屏障。