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数据并行和任务并行

https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 关键词:OpenCL; data...数据并行方法图 数据化并行使用的OpenCL的API函数是:clEnqueueNDRangeKernel() 以下是参考程序: host.cpp: #include "stdafx.h"...ret = clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *)&Bmobj); ret = clSetKernelArg(kernel...图4、任务并行方法图 以图4中的红色核函数为例,执行的是数组A和数组B中第一列的加法运行,此加法核函数随着时间运行,分别执行了A[0] + B[0]、A[4] + B[4]、A[8] + B[8]和A[...数据化并行使用的OpenCL的API函数是:clEnqueueTask() 以下是参考程序: host.cpp:  // taskparallel.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

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    macOS的OpenCL高性能计算

    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显卡,程序中通用层导致的效率损失一直比较大。...然而其内置的显卡就是AMD,只能使用OPENCL通用计算框架了。...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。...err = 0; err = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &input); err |= clSetKernelArg(kernel...,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

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    opencl:获取每个计算单元(CU)中处理元件(PE)的数目

    设备上的计算是在处理元件中进行的。 OpenCL 应用程序会按照主机平台的原生模型在这个主机上运行。...主机上的OpenCL 应用程 序提交命令(command queue)给设备中的处理元件以执行计算任务(kernel)。...计算单元中的处理元件会作为SIMD 单元(执行 指令流的步伐一致)或SPMD 单元(每个PE 维护自己的程序计数器)执行指令流。 ? 对应的中文名字模型 ?...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目,但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了: /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU)中处理单元(PE)个数 */ size_t

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    AMD MLP:基于OpenCL的深度学习工具

    2) 基于开放标准实现 AMD- MLP 用OpenCL作为使用GPU进行通用计算的编程工具,来实现深度学习过程中的重要计算操作。...由于OpenCL是开放标准的异构编程工具,其被AMD、Intel及Nvidia等多个厂家所实现,因此AMD-MLP 能在不同厂家的设备上运行,软件的移植性很好。...clBlas是基于OpenCL实现的矩阵运算操作库,AMD-MLP中执行矩阵运算的地方直接用clBlas的接口实现,简化了编程。...,基于这个统一的接口,用户只需要做少量的开发工作(开发一个DNNDataProvider派生类) 识别其数据在文件中的格式并将其加载到内存即可,用户不需要关心数据在学习过程中如何被组织,传输和使用。...5) 支持灵活的网络结构和学习参数配置 用户使用AMD-MLP 进行神经网络学习的配置过程非常简单,只需要将网络结构和学习过程的控制参数写在一个文本文件中,每次学习时按需要进行修改即可。

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    opencl:cl::make_kernel的进化

    只需要执行cl::make_kernel的operator(),在()中按kernel定义的参数顺序将kernel需要的参数填在括号中,cl::make_kernel算子会自动为kernel设置参数并将...再看看上面的代码,在用opencl的kernel执行一个图像的缩放之前,先要 this->upload(command_queue);//向OpenCL设备中上传原始图像数据 在kernel执行结束之后...,貌似差不多, 但还是它真的是进化了 进化之一 只是参数中不再有in,out参数,也就是说,参数表中可以不用关心in/out参数的顺序以及个数了。...类就执行memory_cl中的upload_if_need函数, download_args也是差不多,如果是memory_cl类就根据download标记执行memory_cl中的download...神奇的memory_cl 前面一直不断被提起的用来封装OpenCL内存对象的memory_cl是个什么神奇的东东?呵呵,其实并不复杂,就是抽象的基类而已,下面是这个类的主要实现代码和函数声明。

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    opencl:一个关于向量赋值的异常

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/51172345 在项目中,有一个下面这样的数据结构,storage保存是个float4类型的数组。...kernel中会向storage数组中写入输出数据。kernel执行结束后,主机端读取这个结构体的数据。...下面是kernel中向storage数组中写入输出数据的部分代码: inline void copy_detected_obj_to_host(const __local int4* detected_obj...当为detected_objects_buffer创建cl::Buffer时,如果cl_mem_flags设置为CL_MEM_COPY_HOST_PTR(即将主机数据复制到opencl设备内存),则上述...看过opencl的官方原文档,没有找到关于方法一这种直接赋值方式的使用限制说明。 我目前用的opencl驱动是AMD APP SDK,现在不清楚,这是amd驱动的bug,还是确实不能这样使用。

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    基于OpenCL的图像积分图算法改进

    在opencl环境下编程,与我们在CPU上的传统编程思想有一些差异,这些差异看似微不足道,但往往是细节决定成功,就是这些看似微不足道的差异,在多核的GPU上被无限放大,导致同一种算法在GPU和CPU运行效果有着巨大的差别...之前写过一篇文章《基于OpenCL的图像积分图算法实现》介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概念的朋友可以先参考这篇文章),并基于这个基本原理提供了kernel实现代码.但经过这两个月的实践检验...这个算法思路与之前的算法相比,没有了耗时的矩阵转置过程,但分为5步,更复杂了,实际的执行效果呢?出乎我的意料:5个kernel加起来的总时间是0.63ms左右,相比原来的算法提高了近3倍。 ?.../ #ifndef FACEDETECT_CL_FILES_COMMON_TYPES_H_ #define FACEDETECT_CL_FILES_COMMON_TYPES_H_ #ifdef __OPENCL_VERSION...attribute__((aligned(n))) #elif __cplusplus>=201103L #define _CL_CROSS_ALIGN_(n) alignas(n) #elif __OPENCL_VERSION

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    基于OpenCL的图像积分图算法实现

    在OpenCL实现中为了提高内存访问性能,计算矩阵A1在y方向前缀和矩阵的时候,通常先将矩阵A1转置,然后再进行计算x方向的前缀和。...所以OpenCL具体实现的时候,分为下面4步 计算矩阵A在x方向的前缀和矩阵A1 A1转置 计算矩阵A1在x方向的前缀和矩阵A2 A2转置 也就是说,基于OpenCL的积分图算法最终被分解为两次x...函数参见我的博客《opencl:cl::make_kernel的进化》 下面是上面代码中执行的kernel函数prefix_sum_line的代码,每个work-item处理一行数据,实现的功能很简单...local_block数组的大小在编译内kernel代码时由编译器提供,参见我的博客《opencl::kernel中获取local memory size》 /////////////////////...《基于OpenCL的图像积分图算法改进》 参考文章 《AdaBoost人脸检测算法1(转)》 《基于OpenCL的图像积分图算法优化研究》

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    opencl:异步复制函数的注意事项

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/51636072 OpenCL中的内置函数async_work_group_copy和async_work_group_strided_copy...请注意用红线标注的两段话(async_work_group_strided_copy中的说明中也有同样的描述): 1:异步复制(async copy)会被工作组内的所有工作项执行,所以异步复制函数必须被所有工作项用同样的参数执行...在这个kernel函数中同时展现符合了这两个要求的代码特特性。详见代码内的中文注释。...,这里使用async_work_group_strided_copy做步长为sample_step的异步复制,将源数据中离散的数据复制到本地内存连续存储 // 注意:INDEX_A4的定义(下同...因为上面的代码中每次async_work_group_strided_copy函数的目标地址都是一样,如果没有barrier同步,有的工作项还没有来得及将数据从本地内存取走,异步复制就开始执行了会将本地内存中的结果冲掉

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    CUDA与OpenCL:并行计算革命的冲突与未来

    在这场革命的先锋中,有两大巨头陷入了一场史诗般的霸权争夺战:NVIDIA专有的CUDA(计算统一设备架构)和开放标准OpenCL(开放计算语言)。...OpenCL 的奇特案例:为什么 CUDA 在 GPGPU 编程中占据主导地位 尽管 OpenCL 具有开放性,但 CUDA 已成为 GPGPU(图形处理单元上的通用计算)编程领域的主导力量。...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...这种灵活性使开发人员能够利用各种硬件加速器的处理能力,使 OpenCL 成为科学计算、机器学习和其他可以从并行处理中受益的数据密集型应用程序的强大工具。...或者,OpenCL 和开放的、供应商中立的标准是否会通过它们在未来可组合的异构加速结构的不同处理元素中灵活编排工作负载的能力而占上风?

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    GPU加速——OpenCL学习与实践

    对于这样一个场景中的事物与OpenCL中几个概念的类比为:工作项就好比每位同学,工作组就好比一个班级,多个同学组成一个班级,多个工作项也组成一个工作组;机房里的电脑就好比处理单元,机房就好比计算单元。...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() ?...不过,OpenCL 2.0之前的原子操作接口比较简单,而且与2.0版本完全不同,所以,我们这里先介绍一下OpenCL 1.2中的原子操作内建函数。 下面介绍一下OpenCL 1.2中的原子操作。...七 OpenCL的地址空间 在OpenCL存储器模型中,我们知道OpenCL设备有全局存储器、局部存储器、常量存储器和私有存储器。...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。

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    opencl:原子命令实现自旋锁(spinlock)的使用限制

    opencl也支持原子命令,在opencl最初始的版本1.0,原子命令是作为扩展功能(opencl extensions)来提供的(参见cl_khr_global_int32_base_atomics,...关于原子命令的概念,opencl中原子命令的使用方法不是本文讨论的重点,而是要说说在opencl用原子命令实现的自旋锁(spinlock)的使用限制。...要搞清楚为什么简单的自旋锁在kernel中不能正常运行原原因,就要从GPU的中工作项的内存访问机制说起。...为了提高内存读写效率,同一个工作组中的每个工作项的单个的读写内存操作会被计算单元合并成整个工作组的一次内存操作。...总结 在opencl使用自旋锁的原则是: 对于全局内存(global memory)中的mutext变量,每个work-group只能有一个work-item去访问这个自旋锁变量,超过一个work-item

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    opencl:kernel中两种向量类型转换(convert_T,as_typen)的主要区别

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/51171911 熟悉C语言的开发者都知道,一般我们在C中,强制类型转换用()就可以了,比如将一个int...转换为float: int i=4; float f=(float)i; 在opencl中对于标量类型(scala data types),上面的语法规则也一样通用,但是对于向量类型(vector data...opencl kernel中向量类型转换分为两种方式,explicit conversions和reinterpreting type,中文可以分别直译为”显式转换”和”重新解释类型”。...关于explicit conversions更详细的说明参见《opencl官网文档 Explicit conversions with convert_T()》 reinterpreting type...因为float4和float3其实都是32字节长度 float3 g = as_float3(f); 关于reinterpreting type更详细的说明参见《opencl官网文档 Reinterpreting

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