1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算.在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟,但是我们知道GPU的芯片结构擅长大规模的并行计算(PC级的GPU可能就是CPU的上万倍),CPU则擅长逻辑控制,因此不只局限与图像渲染,人们希望将这

引言 在过去的十年里, GPU (图形处理单元)已经从特殊硬件(特供)转变成能够在数值计算领域开辟新篇章的高性能计算机设备. 很多算法能够使用拥有巨大的处理能力的GPU来快速运行和处理大数据量.即使在通常的情况下,不可能将图形硬件编程化, 图形硬件也能够加快算法与图像的处理. 举个样例:通常情况下能够用来计算图形差分,模糊图像, 合并图像,甚至是进行图像(或数组)平均值计算. 随后,可编程方式的出现给编程者带来了极大的便利. 可编程方式所提供的新的可能性,更广泛类别的算法能够移植到GPU来运行.

http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/3582780.html  1.OpenCL概念 OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU.GPU或其他类型的处理器组成.OpenCL由一门用于编写kernels (在OpenCL设备上运行的函数)的语言(基于C99)和一组用于定义并控制平台的API组成. OpenCL提供了两种层面的并行机制:任务并行与数据并行. 2.OpenCL与CUDA的区别 不同点:OpenCL是通用的异构平台编程语言,为了

GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. 循环展开代码例子: #include<iostream> using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;

转载自:http://hc.csdn.net/contents/content_details?type=1&id=341 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. #include using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;

使用OpenCL编程时,kernel写成一个单独的文件或者将文件内容保存在一个string中.可以使用clBuildProgram对kernel进行编译链接(compiles & links),如果失败,可以使用clGetProgramBuildInfo获取OpenCL编译器对kernel的编译信息. 1.clBuildProgram  cl_int clBuildProgram ( cl_program program, //program cl_uint num_devices, //the

字符串查找是信息安全.信息过滤领域的重要操作,尤其是对大文本的实时处理.这篇作为实例,使用GPU OpenCL进行精确模式串查找. 1.加速方法 (1)将少量常量数据,如模式串长度.文本长度等,保存在线程的private memory中. (2)将模式串保存在GPU的local memory中,加速线程对模式串的访问. (3)将待查找的文本保存在global memory中,使用尽可能多线程访问global memory,减小线程平均访存时间. (4)每个work-group中的线程操作文本中一

OpenCL编程中可以使用结构体,只需要在核函数kernel中提供同样的结构体申明就可以啦. 如果在主函数中定义了结构体: typedef struct studentNode{ int age; float height; }student; 主函数中定义数据,并传输给OpenCL kernel: student *stu_input=(student*)malloc(sizeof(studentNode)); stu_input->age=; stu_input->height=.8l;

Reduction操作:规约操作就是由多个数生成一个数,如求最大值.最小值.向量点积.求和等操作,都属于这一类操作. 有大量数据的情况下,使用GPU进行任务并行与数据并行,可以收到可好的效果. group同步:OpenCL只提供了工作组内的各线程之间的同步机制,并没有提供所有线程的同步.提供组内item-work同步的方法: void barrier (cl_mem_fence_flags flags) 参数说明:cl_mem_fence_flags 可以取CLK_LOCAL_MEM_FENCE

在使用OpenCL编程中,需要对GPU设备的底层理解,这样才能更好的进行代码优化. 比如计算单元CU数量,每个CU的执行单元PE数量,每个CU中的共享内存大小等等.只有了解了这些才能更好的使用共享内存,设计核函数的运行参数等. 本文:http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/3586050.html 1.clGetDeviceInfo OpenCL使用clGetDeviceInfo函数获取设备具体,函数原型如下: cl_int clGetDeviceInfo (

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零開始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由非常多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其它芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完毕大规模的(尤其是并行度高的)计

转自:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.

参加OpenCV的OpenCL模块(以下称OCL)移植工作已经有2个月了.这里我说移植而不是开发,是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的.于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集. OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面(见https://github.com/itseez/opencv),最新的trunk的master分支正式加入了OCL模块.今天逛OpenCV的开发者社区,我发现有人提问在OpenCV库中如何进行使用OCL模块的函数

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什么是OpenCL? OpenCL全称Open Computing Language,是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL 1.0主要由一个并行计算API和一种针对此类计算的编程语言组成,

VGA有很多层涵义,本来是用于代表一个分辨率(您可能不了解VGA,但应该知道QVGA代表什么),随后被普遍称为显示输出接口.为了输出VGA分辨 率.提供VGA输出接口,显卡和VGA就有了不解之缘,显卡被称为VGA Card是有历史原因的,如果您对此感兴趣的话,请慢慢看: ● 什么是VGA? VGA,Video Graphic  Array,视频图形阵列,表示一组点阵图形,长640像素宽480像素,最初能够输出640×480分辨率的接口叫做D-Sub,也被称作VGA接口, 它是一个15针的梯形插头

Easy OpenCL with Python   原文  http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614   OpenCL与python联合工作:与CUDA的前景分析 http://www.opengpu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=16571 如果你对python熟,可以用 PyOpenCL, 兼顾 host 端的简洁与 device 端的高效. kernel 函数

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

转载:https://www.zhihu.com/question/25539755/answer/44917891 CUDA 5之前的版本有OpenCL的sample,可以上网找找看 AMD APP SDK,基本上是目前最好最全的OpenCL的sample代码,很多例子都有优化. Rodinia benchmark,一个异构计算的benchmark,已经成为GPGPU研究里的通用benchmark,里面有很多OpenCL代码.Rodinia:Accelerating Compute-Inten