关于代码中的sleep函数，需要注意的是： 1）在windows下，为Sleep函数，且包含windows.h 2）关于sleep中的数，在Windows和Linux下1000代表的含义并不相同，Windows...2、clock_t clock(),clock() 获取的是计算机启动后的时间间隔,得到的是CPU时间,精确到1/CLOCKS_PER_SEC秒。...而C语言time函数获得是从1970年1月1日0时0分0秒到此时的秒数。需要gmtime函数转换为常用的日历（返回的是世界时间，要显示常用的时间，则为localtime函数）。 ...结构体一样的效果 cout<< start.year << endl; } c语言的gmtime方法的示范代码如下： #include #include 的得到时间和日期，像date那样输出，可以用asctime或ctime函数，原型：char *ctime(const time_t *timeval);测试代码如下： #include <time.h
先写一个公共函数， 比如在 common 包下有这么一个方法： // 写超时警告日志 通用方法 func TimeoutWarning(tag, detailed string, start time.Time...fmt.Sprintf("%s count %v, using %f seconds", tag, count, dis) //stats.Publish(tag, pubstr) } } 这个函数的几个参数说明如下...start 程序开始执行的时间 timeLimit 函数执行超时阀值，单位是秒。...使用时，在每个函数的第一行有下面一段代码就行了： // func Save函数名(…) (…) { // 如果这个方法执行超时3秒，则会记录日志 defer common.TimeoutWarning...("SaveAppLogMain", "Total", time.Now(), float64(3)) // … 函数自身的逻辑。
因此，从 RAM 到 GPU 内存（VRAM，显存）的传输时间很长。甚至在 GPU 上启动内核（调用调度函数）也会带来很大的延迟，对于 GPU 而言是 10us 左右，而对于 CPU 只有几纳秒。...在没有高级封装的情况下，建立内核会变得复杂。 低精度是默认值，高精度的计算可以很容易地消除所有性能增益。...内核通常是用 C/ C++语言编写的，但这并不是写算法的最好语言。 CUDA 和 OpenCL 之间有差异，OpenCL 是编写底层 GPU 代码的主要框架。...有人可能认为 GPU 性能会受到像 Julia 这样的动态语言影响，但 Julia 的 GPU 性能应该与 CUDA 或 OpenCL 的原始性能相当。...同时可以在 OpenCL 或 CUDA 设备上执行内核，从而提取出这些框架中的所有差异。 实现上述功能的函数名为 gpu_call。
而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。...OpenCL通过主机程序定义上下文并创建一个被称为命令队列的数据结构来管理内核程序的执行。在命令队列中，内核程序可顺序执行也可乱序执行。...在OpenCL运行时中，开发人员建立内核实例，并将其映射到正确的内存空间中，接着在命令队列中排队执行内核。OpenCL编译器负责编译运行在设备上的程序，并创建可执行程序。...CUDA C对C语言的扩展集引入了变量类型限定符、函数类型限定符等， (2)OpenCL采用的是基于ISO C99的OpenCL C语言，也是一种类C的编程语言。...但OpenCL C引入了一些函数限定符、变量限定符，并且支持C语言中原有的一些数据类型，还增加了一些新的数据类型如ｈａｌｆ类型、内建的矢量数据类型等，OpenCL C还提供了丰富的内建函数，其中有些内建函数名和
准备好迎接一场史诗般的多线战争，这场战争与计算本身一样古老——专有优化和开放可移植性之间的冲突。...一种方法是使用 WebCL，这是一种绑定到 OpenCL 标准的 JavaScript，它允许开发人员直接在 JavaScript 中编写 OpenCL 内核，并在浏览器环境中的兼容 GPU 或其他 OpenCL...最终，在 CUDA、OpenCL 和其他替代方案之间做出决策可能需要一种务实的方法，平衡性能需求、硬件限制、现有代码库和长期灵活性考虑。...像CUDA这样的专有解决方案已经在某些行业建立了强大的立足点，例如机器学习和科学计算，而现有代码库和成熟生态系统的惯性可能会使新来者难以快速获得牵引力。...像这样的标准，在没有硬件供应商锁定的情况下，采用设备级并行性，可以帮助培养一个可移植、可组合的异构计算构建块生态系统，程序员可以根据需要混合和匹配。 混合方法：两全其美？
即使在GPU上启动内核（换句话说，调度函数调用）也会带来较大的延迟。 GPU的时间约为10us，而CPU的时间则为几纳秒。...在没有高级包装器的情况下，设置内核会很快变得复杂 较低的精度是默认值，而较高的精度计算可以轻松地消除所有性能增益 GPU函数(内核)本质上是并行的，所以编写GPU内核至少和编写并行CPU代码一样困难，但是硬件上的差异增加了相当多的复杂性...有人可能认为GPU的性能受到像Julia这样的动态语言的影响，但Julia的GPU性能应该与CUDA或OpenCL的原始性能相当。...好的一点是，GPUArrays通过一种分层方法减少了大量的工作，这种方法允许你从高级代码开始编写低级内核，类似于大多数OpenCL / CUDA示例里的。...它还允许你在OpenCL或CUDA设备上执行内核，从而抽象出这些框架中的任何差异。 使这成为可能的函数名为gpu_call。
OpenCL 提供了一种设备无关、供应商无关的编程方法，使得同一个程序可以在不同的硬件上加速运行。这种跨平台能力对开发者来说极具吸引力，特别是在多种异构系统协同工作的情况下。...相比之下，OpenCL 没有指定硬件，开发者可以在更多的硬件平台上实现代码的可移植性。...这种灵活性为 OpenCL 带来了更广泛的应用场景，尤其在异构计算和跨平台应用中，但它可能难以像 CUDA 那样在某些特定硬件上实现最高性能。 3....与 CUDA 内核不同，OpenCL 内核在运行时可以编译，这种即时编译会增加其运行时间。然而，这一特性也允许编译器为目标 GPU 生成更优化的代码，充分利用其硬件特点。...依赖库支撑 Libraries（库）是 GPU 计算的重要组成部分，因为它们提供了一组经过高度优化的函数，用来高效地执行并行计算任务。
像 GPU 这样的异构设备几乎出现在现今的所有计算系统中。...类似地，对于不同的 FPGA 甚至是其他型号的 GPU 也是如此。 因此，没有一个完整的 JIT 编译器和运行时能够像 CPU 那样处理异构设备，检测频繁执行的代码，并生成优化的机器码。...通常，CPU 是为任务并行化而优化的，这意味着每个内核可以运行不同且独立的任务。相比之下，GPU 是为运行并行数据而优化的，这意味着执行的函数和内核是相同的，但输入数据不一样。...它们有名字标识，并通过方法引用组合在一起。这个方法现在可以被编译成内核代码。 最后，我们调用 execute 函数，在设备上并行执行这些任务。...在我们的示例中，滤镜的 X 轴和 y 轴坐标分别来自上下文的 globalIdx 和 globalIdy 属性，并像之前一样用于应用滤镜。这种编程风格更接近 CUDA 和 OpenCL 编程模型。
当然，blcok 像函数一样，可以跟参数，比如： int spec = 4; int (^MyBlock)(int) = ^(int aNum){ return aNum * spec; }; spec...另外还有未来计算机架构的不确定性。当时，GPU 越来越一般化，可以跑多种数值计算程序，而 CPU 随着多核成为主流也越来越像 GPU。所以很多厂家在考虑 CPU 和 GPU 合并的可能性。 ...同理，OpenCL 核心程序是独立在 C 源程序之外的，不仅美观，也能保证你的 C 程序能被所有 C 编译器编译，因为调用 OpenCL 库和调用其他 C 的函数库没有任何不同。 ...由于 OpenCL 和 GCD 的编程模式是一样的，因此当 OpenCL 程序在 CPU 上执行时，是跑在 GCD 队列上的。 ...我用 OpenCL 编写科学计算程序时，大量时间是在重启电脑而不是写程序。
前言 由于CUDA完美地结合了C语言的指针抽象，NVIDIA不断升级其CUDA计算平台，CUDA获得了大量科学计算人员的认可，已经成为目前世界上使用最广泛的并行计算平台。...多个类似机房的计算单元构成了一个OpenCL设备。 我们以核心函数来体会OpenCL中的工作项与工作组的用法。 核心函数1： clEnqueueNDRangeKernel() ?...2）参数)kernel为在设备上执行的内核函数。 3）参数work_dim制定设备上执行内核函数的全局工作项的维度。...在程序范围内的一个变量，或者程序内的一个static变量，它们在全局或常量地址空间。如果没有地址修饰符制定，默认为全局的。...需要注意的是，如果内核函数中声明了local修饰符的变量，则在其他内核函数中调用此内核函数会有什么结果，这取决于OpenCL实现。 八 跋 上述内容，如有侵犯版权，请联系作者，会自行删文。
而CUDA里面，默认的设备端的流是顺序的。所以需要乱序(嗯嗯), 你需要手工像本章那样, 单独的创建多个设备端的流, 给动态并行使用。....这两种哪种都可以.CUDA的这种好处是, 用户可以完全在没有相关知识(本章节的多流, 例如只在动态并行里面使用默认流, 或者干脆不指定任何流---这种等于默认流)的情况下,就能写出功能正常, 逻辑完备的应用了动态并行的...关于第二点, 在动态并行的时候, 设备端的流的使用, 注意你能使用的函数, 比较少, 因为之前曾经说过, 设备端的CUDA Runtime API,只是全功能的Host上的CUDA Runtime API...的一个子集.像是流查询, 流同步之类的函数(cudaStreamQuery/Synchronize)都不能使用，因为动态并行的CUDA Runtime, 是一个简化版本，就没有这些东西。...这里需要注意两点： （1）这种同步等待是阻塞的, 也就是说, 一旦父kernel的某个block中有线程执行了这种同步(设备端的cudaDeviceSynchornize()函数), 则会导致阻塞住执行
最近西西在使用远程桌面连接的时候发生了连接失败的问题，每次连接都会弹出“两台计算机无法在分配的时间内连接”的问题，在此之前连接远程桌面一直都没出问题，直到某天突然就弹出了这个错误无法连接。...西西在网上也找了许多答案，后来终于还是解决了，下面给大家分享下解决的方法。 ? ? ?
改为通用计算效率更好的标量指令（硬件隐式 SIMD），从那时起到现在，AMD 的所有新 GPU 都采用了 SIMD16 的 GCN 微架构，特别是在通用计算领域，GCN 的问世让 AMD 在这个领域得以和竞争对手一较高下...这些 ISA 版本号一般只出现在开发工具和资料中，平常大家看到的都是产品的具体型号，这就好像 NVIDIA CUDA 资料中提到的 Compute Capability（计算能力）一样，便于开发人员区分设备...一般来说，版本号较新的微架构都会具备上一版本更丰富的“关键特性”，但是它和性能没有直接关系，性能的高低取决于实现（也就是具体的 GPU），例如 GCN 1.1 支持 OpenCL 2.0，但是 GCN...AMD 在 GCN 发布后，也是采用了 OpenCL 的术语来阐述 GPU 中的各种名词，如果你手头有一本 OpenCL 的书籍或者电子文档的话，就能非常清楚我说的是什么。...kernel，又或者直接咔嚓掉当前还在跑的 kernel（如果显卡连接着显示器的话，在 Windows 中遇到 kernel 长时间没有执行完毕的话就会出现大家“喜闻乐见”的 GPU 复位）。
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。...下面是苹果官方给出的一个OPENCL的入门例子，结构很清晰，展示了使用显卡进行高性能计算的一般结构，我在注释中增加了中文的说明，相信可以让你更容易的上手OPENCL显卡计算。...，计算启动的时候采用队列的方式，因为一般计算任务的数量都会远远大于可用的内核数量， // 在下面函数中，local是可用的内核数，global是要计算的数量，OPENCL会自动执行队列，完成所有的计算
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月，华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM，和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链，支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript...OpenGL / WebGL 允许我们能够在未安装 CUDA 的环境中使用 GPU。目前这是在浏览器中使用 GPU 的唯一方式。...NNVM/TVM 模型的定义对于所有的目标来说都是一样的，因此你只需要将其编译到新的目标中。 如果要添加新的操作系统内核，你只需要在 TVM 中定义一次即可，而不需要为每个目标执行一次。...还有一部分的 glue code 编译在 LLVM 上，用于设置并启动 OpenCL 内核。然后我们在本地的机器上运行该模型。...OpenGL：和 OpenCL 设置一样，不过模型是被编译到 OpenGL 上。
而后一种方法则尽量保证运算单元一直在忙碌工作，通过提高硬件的利用率以提高程序的吞吐量，这种方法目前主要为主流的GPU所采用。...这两种办法没有天然的壁垒，现代处理器（无论是CPU还是GPU）都采用了这两种方法，区别只是更偏重于使用哪一种方法。...这使得OpenCL的应用范围比CUDA广，但是目前OpenCL的API参数比较多（因为不支持函数重载），因此函数相对难以熟记。 OpenCL覆盖的领域不但包括GPU，还包括其他的多种处理器芯片。...为了C程序员能够方便、简单地学习OpenCL，OpenCL只是给C99进行了非常小的扩展，以提供控制并行计算设备的API以及一些声明计算内核的能力。...CUDA的架构包括其编程模型、存储器模型和执行模型。CUDA C语言主要说明了如何定义计算内核（kernel）。
帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上，并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。...“虽然ComputeCpp提供实验支持Nvidia gpu使用OpenCL和Nvidia PTX DPC + +(英特尔SYCL实现)提供了一个机会来添加完全支持Nvidia gpu集成到LLVM编译器没有经历...该博客有更多关于试验新的dpc++功能的细节。书中还描述了哪些是有效的，哪些是无效的。例如，“目前，编译后的SYCL应用程序只能针对CUDA或OpenCL，不能同时针对两者。...[i]针对OpenCL的c++单源异构编程 SYCL是一个免版权费的、跨平台的抽象层，它建立在OpenCL的底层概念、可移植性和效率之上，OpenCL允许使用完全标准的c++以“单源代码”风格编写异构处理器的代码...SYCL包含模板和泛型lambda函数，以使更高级的应用程序软件能够干净地编码，并在OpenCL 1.2实现的广泛范围内对内核代码进行优化加速。
opencl源码 https://gitee.com/mirrors/hashcat.git CPU使用冯诺依曼结构，缓存大，处理单元少 GPU处理图像每个像素可以单独处理，缓存小，处理单元很多 opencl...opencl有大多数显卡的驱动版本 opencl访问内存数据 获取平台–>clGetPlatformIDs 从平台中获取设备–>clGetDeviceIDs 创建上下文–>clCreateContext...–>clCreateKernel 为内核设置参数–>clSetKernelArg 将内核发送给命令队列，执行内核–>clEnqueueNDRangeKernel 获取计算结果–>clEnqueueReadBuffer...释放资源–>clReleaseXX** cuda kernel核函数，GPU执行 cpu执行host程序，gpu执行device程序 _device__声明函数只能被_device、__global_..._声明函数调用；__global__声明函数在GPU中执行，CPU函数
· 向量化代码Vectorized Code: 加速器执行向量化代码性能会很好因为计算自然地映射到硬件的运算内核上。...· 串行对比并行运算: CPU是串行计算设备，而加速器是并行计算设备。对于小的或者并行运算，在CPU上就可以实现最好的性能。而对于大型或者并行运算，可能在加速器上能实现很好的性能。...但是，如果迭代间没有数据依赖关系，有了CUDA或者OpenCL，就可以同时运行所有的迭代。ArrayFire的 GFOR 函数可以很容易地实现。...· Lazy Execution: 用CUDA和OpenCL很重要的一点是构建内核，这些内核执行适量的计算，没有太多的超时，也不会降低吞吐量。...Lazy Execution也意味着无论是在显示或随后的基于CPU的计算中，ArrayFire不启动GPU的内核，直到请求结果。
把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。...2.3对于移动芯片没有一致的优化方法 移动端设备性能差异巨大，我们考虑对占比较大的移动端设备进行针对性优化，以获取整体召回数据的提升，为此，我们调研了Q音探歌的部署情况。...Q音探歌的学习算法已经部署在上千种不同的机型中，图2显示了不同机型的市场份额的累积分布函数（CDF）。数据描绘得很清楚：没有“典型”的智能手机。最常用的设备型号不到所有移动设备的3％。...少数SoC甚至具有由相同内核组成的两个群集。在几乎所有的SoC中，同一集群中的内核都具有共享的缓存，但是不同集群中的内核之间没有共享缓存级别。缺少共享缓存会导致群集之间的同步成本很高。...它引入了计算着色器(Compute Shader)，这些着色器提供了OpenCL 1.x和早期版本的CUDA中可用的类似功能。例如在GPU上启动内核以减少图形管线的开销，工作组内的快速同步等等。
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