▶ 函数 clCreateProgramWithSource 接收 OpenCL 代码(设备无关)来创建程序,而函数 clCreateProgramWithBinary 接收已经经过函数 clBuildProgram 的 build 过的代码(设备有关)来创建程序 ● 范例代码,还是计算两向量和 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <cl.h> ; const

It currently develop and test on GPU devices only. This includes both discrete GPUs(NVidia,AMD), as well as integrated chips(AMD APU and intel HD devices). The ocl module can be found under the “modules”directory. In “modules/ocl/src” you can find th

使用图像对象的理由 虽然对于图像也可以把它的像素数据当做一般的缓存数据来处理,但是如果把它当做图像来处理有如下好处: 在GPU中,图像数据是保存在特殊的全局内存中,即纹理内存,它和一般的全局内存不相同,它是被缓存的,用于高速访问处理.GPU中有专门支持图像读写的硬件,使用内置读写函数可以充分发挥这个优势. 只要OpenCL支持该图像格式,那么就可以不用考虑图像格式的前提下使用读写图像数据的函数 可以使用采样器来配置读取图像中数据的的方式 OpenCL提供函数来获取图像相关信息,比如宽度等 主机与

OpenCL C OpenCL  简介 opencl C是ISO C99的一个扩展,主要区别如下: 去除了C99的一些特性,如:标准C99头文件,函数指针,递归,变长数组,和位域 增加了一些特性用于并行计算,如:工作项和工作组, 向量类型,同步, 地址空间限定符(Address space qualifiers) 内建类型 标量数据类型 char , uchar, short, ushort, int, uint, long, ulong, float bool, intptr_t, ptrdi

原文地址:Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 开发环境 IDE: Android Studio 3.4.1 Android: 7.1 minSdkVersion: 25 targetSdkVersion: 26 JNI CMake: 3.4.1 ABI: arm64-v8a OpenCL: 1.2 配置 OpenCL 使用项目中的 so 库 这里以编译 openclTest.cpp 为 libopenclTest

这章将简要讨论一些开发Adreno OpenCL应用程序的基本要求,下面将会介绍如何调试和统计程序性能. 4.1  安卓平台上开发OpenCL程序 目前,Adreno GPU主要是在安卓操作系统和在部分Linux系统上支持OpenCL.为了开发带OpenCL的安卓app,开发者必须熟悉android软件开发套件(SDK)和本地开发套件(NDK 用来运行C/C++的).更多关于Android SDK和NDK的信息,可分别参考https://developer.android.com/index.h

背景 Read the fucking official documents! --By 鲁迅 A picture is worth a thousand words. --By 高尔基 说明: 对不起,我竟然用了一个夺人眼球的标题: 我会尽量从一个程序员的角度来阐述OpenCL,目标是浅显易懂,如果没有达到这个效果,就当我没说这话: 子曾经曰过:不懂Middleware的系统软件工程师,不是一个好码农: 1. 介绍 OpenCL(Open Computing Language,开放计算语言):

[Unity Shaders]学习笔记——SurfaceShader(一)认识结构 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/-867259206/p/5595747.html 写作本系列文章时使用的是Unity5.3. 写代码之前: 当然啦,如果Unity都没安装的话肯定不会来学Unity Shaders吧? 阅读本系列文章之前你需要有一些编程的概念. 在VS里面,Unity Shaders是没有语法高亮显示和智能提示的,VS党可以参考一下这篇文章使代码高亮显示,也可以下载

准备学习opencv,参考了几个网页终于完成.编辑器和opencv版本都选择最新的版本. 记录过程如下 1. 下载准备: 1)         Opencv源码, 下载地址: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/ 当前选择windows下的版本 opencv-3.3.1-vc14.exe 2)         编译器: 使用vs2017, 下载地址: https://www.visualstudio.co

随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose computing on graphics processing units,基于GPU的通用计算).而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作. CPU + GPU 是一个强大的

这章将会说明一些kernel优化的小技巧. 8.1 kernel合并或者拆分 一个复杂的应用程序可能包含很多步骤.对于OpenCL的移植性和优化,可能会问需要开发有多少个kernel.这个问题很难回答,因为这涉及到很多的因素.下面是一些准则: 内存和计算之间的平衡. 足够多的wave来隐藏延迟. 没有寄存器溢出. 上面的要求可以通过执行以下操作实现: 如果这样做能够带来更好的数据并行,将一个大的kernel拆分成多个小的kernel. 如果内存的流量能够减少而且同样能保证并行性,可以将多个ker

这章提供了一个OpenCL应用程序优化的总体概述.更多的细节将会在接下来的章节中找到. 注意:OpenCL程序的优化是具有挑战性的.相比初始的程序开发工作,经常需要做更多的工作. 5.1 性能移植性 就像在2.4.2节中讨论的那样,在不同的架构之间,OpenCL一般都没有很好的性能移植性.针对某一个平台,特别是针对某个GPU优化的OpenCL应用程序,移植到Adreno GPU上后可能没有相同的性能.编程指南和其他OpenCL厂商的最佳做法,可能对Adreno GPU完全不适用.因此,针对在Ad

1.函数声明 opencv-3.4.3\modules\core\include\opencv2\core.hpp:2157 CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonzeroRows = 0); 2.函数实现 opencv-3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:3315 void cv::dft( InputArray _src0, OutputArray _

在OpenCL中,经常会碰到会对向量的多个分量进行交叉运算的情况,比如 float4 d4; //input float scale; //input float2 mix_0 = mix((float2)(d4.wx), (float2)(d4.zy), scale); 这段代码对d4的wx和zy分量分别做mix运算,显然,由于运算对象并不是相邻,存在交叉的情况,效率可能并不会很好.假如,我们是对xy和zw做这样的操作,是不是效率会好一点呢? 对于OCL中需要交换向量中的分量位置的情况,自然想

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

▶ 事件的两种使用方法.第一种是用事件 a 标记进入命令队列的操作 A,于是后续进入命令队列的操作 B 可以被要求等到前面事件 a 完成(即操作 A 完成)以后才能开始调度执行.第二种是使用用户自定义的事件创造和标记完成操作来手动控制时间,阻塞任务的进行. ● 事件的使用代码(用两向量之和的代码改过来的) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cl.h> ; const char *programSource

        cv::dft  相差15.9倍         cpu版本  单次调用  0.029448 毫秒         opencl版本  单次调用  0.468688  毫秒   差别仅仅只是参数的Mat类型和UMat类型的,其中还不包括 mat.copyTo(umat) 的时间. ======= 手机类型小米mix 2s, 高通 845  

如题:希望执行完成后得到各个阶段的执行时间,但是通过回调发现start, end, submit, queued等时间都是0 因此要在回调函数中再使用一次event.wait(),然后才能获得profile数据.

一开始代码中这样写了: cl::Context ctx = cl::Context(CL_DEVICE_TYPE_GPU, NULL); cl::CommandQueue queue= cl::CommandQueue(ctx, devices[device_index], CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE, &err); 运行时发现运行正常,但是始终无法得到正确的结果. 找了另一个正常的例子逐个替换对象,最终发现这两个对象上面的赋值函数导致了问题. 因此,除非看了源码确认可以

基于SoCkit的opencl实验1-基础例程 准备软硬件 Arrow SoCkit Board 4GB or larger microSD Card Quartus II v14.1 SoCEDS v14.1 Altera SDK for OpenCL v14.1 (A license for these tools.There are 60-day evaluation licenses available via your FAE. You will need to provide a N