有两种方式实现从主机到CL设备的数据传递, 第一种: cl_mem input = clCreateBuffer(context,CL_MEM_READ_ONLY,sizeof(float) * DATA_SIZE, NULL, NULL); clEnqueueWriteBuffer(command_queue, input, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * DATA_SIZE, inputdata, 0, NULL, NULL); 第二种: cl_mem input =…

介绍 矩阵转置,主要的技巧还是利用好local memory ,防止local memory,以及glabol memory的读取尽量是合并读写. 完整代码一: main.cpp代码 #include <iostream> #include <string> #include <fstream> #include <sstream> #include <time.h> #ifdef _APPLE_ #include <OpenCL/Open…

本来想对上一篇博客做优化,优化效果不明显.但知识点还是要记一下. 初衷是想把上一篇博客中定义域的计算搬到CPU来计算,因为定义域的计算对于每一个kernel都是一样的,所以直接读取应该是可以进一步减小kernel的执行时间的. 我的思路的初衷是将这块的数据送到显存之后再送到寄存器中,从寄存器读取的时间应该是很快的,通过这样把计算的时间改为读取的时间.当然,读取寄存器的时间是否比计算更短,这个确实应该质疑,但是对于比较复杂的计算,我觉得直接读应该是比计算更快的.而对于这部分数据,CPU计算应该会比…

上周尝试用opencl求极大值,在网上查到大多是求和,所谓的reduction算法.不过思路是一样的. CPP: ; unsigned ; ; ; int nGroup = nGroupSize / nLocalSize; int* pArray = new int[nNumCount]; unsigned ; int nStart = GetTickCount(); ;i<nNumCount;++i) { pArray[i] = i*; nReal += pArray[i]; } cout<…

总结一下,opencl的步骤差不多是这些 先要获取平台的id clGetPlatformIDs(nPlatforms, platform_id, &num_of_platforms) 然后获取设备id clGetDeviceIDs(platform_id[1], CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, %device_id &num_of_devices) ////这里要注意的是,如果有多个设备(如cpu和gpu)platform_id必须使用数组形式传入 然后是创建上下文clCre…

Mac OS X 背后的故事 作者: 王越  来源: <程序员>  发布时间: 2013-01-22 10:55  阅读: 25840 次  推荐: 49   原文链接   [收藏]   作者王越,美国宾夕法尼亚大学计算机系研究生,中国著名 TeX 开发者,非著名 OpenFOAM 开发者. Mac OS X 背后的故事(一)力挽狂澜的Ellen Hancock Mac OS X 背后的故事(二)Linus Torvalds的短视 Mac OS X 背后的故事(三)Mach之父Avie Tev…

Platform:LG G3,Adreno 330 1. 8M(3264x2448) memmap方式读入时间24ms,读出时间12ms,时间与内存大小基本成线性关系.使用memmap 与 memcopy(clEnqueueWriteBuffer)方式并无时间差异. 2.使用pingpong的方式,使memory读写与kernel执行同时执行.在clFinish(commandQueue)等待kernel执行时可以进行memory操作. cl_context mem_context = ; cl…

转载自:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/archive/2011/12/18/2291584.html 当我们用clCreateBuffer, clCreateImage创建OpenCL memory object时候,我们需要输入一个flag参数,这个参数决定memory object的位置. cl_mem clCreateBuffer (cl_context context, cl_mem_flags flags, size_t size, void…

随着深度学习.区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点. NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU计算. AMD(ATI)及其它显卡在这方面似乎一直不够给力,在CUDA退出后仓促应对,使用了开放式的OPENCL架构,其中对CUDA应当说有不少的模仿.开放架构本来是一件好事,但OPENCL的发展一直不尽人意.而且为了兼容更多的…

buffer,sub-buffer和image对比 相同点:都是OCL memory对象 维度 特性关键词 buffer 一维 array of bytes sub-buffer 一维 views into buffer image 二维或者三维 读写操作.可选的format.sampler及clamp 关于buffer的释放问题 在OpenCL中,对于cl_mem对象都是采用reference-counted的模式来控制对相应资源的释放的.OpenCL中增加某个cl_mem的方法为cl_int…