为什么在Image2D中OpenCL内核不使用普通的x，y坐标？ - 腾讯云开发者社区

执行代码》详细说明了如何使用OpenCL C++接口(cl.hpp)提供cl::make_kernel算子来简化kernel执行代码。...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...因为传递给run_kernel的参数中所有OpenCL内存对象(cl::Buffer,cl::Image)都被我自定义的memeory_cl类封装起来了，而cl::make_kernel在执行的时候，参数类型却是需要原始的...使用起来了方便多了，对kernel参数个数和顺序不再有限制，同时自动实现OpenCL内存对象数据的上传和下载。

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教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...在大约 1000 个 gpu 线程中的每一个创建和跟踪大量堆内存就会马上破坏性能增益，因此实现 GC 是得不偿失的。使用 GPUArrays 可以作为在内核中分配数组的替代方法。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...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。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。

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用 TornadoVM 让 Java 性能更上一个台阶

但是，很多并行编程框架都是基于 C 和 C++，使用高级编程语言（如 Java）开发的这类系统几乎是不存在的。这就是为什么我们要推出 TornadoVM。...在了解如何编写代码之前，我们先来看看这个应用程序在异构硬件上运行的性能。下图显示了四种不同实现的测试基准。我们将 Java 的串行实现作为参考，y 轴是相对于参考的性能增益，越高表示性能越好。...如果在 NVIDIA GPU（2060）上运行应用程序，可以获得高达 340x 的性能加速（使用 TornadoVM 的 OpenCL 后端）。...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。...10 TornadoVM 的优势但是，如果 Parallel Kernel API 更接近于底层的编程模型，为什么要使用 Java 而不是 OpenCL 和 PTX 或 CUDA 和 PTX，尤其是在有现有代码的情况下

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手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

虽然CUDA只支持英伟达硬件，但OpenCL支持所有硬件，但有些粗糙。 Julia的诞生是个好消息！它是一种高级脚本语言，允许你在Julia本身编写内核和周围的代码，同时在大多数GPU硬件上运行！...无论你做什么，任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中的所有类型都可以在GPU上工作。...在~1000 GPU线程中的每一个线程创建和跟踪大量堆内存将很快破坏性能增益，因此这实际上是不值得的。作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。...接着，如果你省略了对转换为GPUArray，代码也将使用普通的Julia数组运行——但当然这是在CPU上运行。...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。

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opencl:C++11下使用别名(x,y,z,hi,lo...)访问vector类型(cl_int2,cl_long16...)的元素

https://blog.csdn.net/10km/article/details/51111240 在gcc(5.2.0)下使用C++11写opencl的主机端代码时，发现无法像内核代码一样对...这是platform.h中cl_int2的定义，可以看出，虽然代码中有,x,y名字定义，但编译开关__CL_HAS_ANON_STRUCT__导致这部分代码是灰的/无效的 ?...---- opencl内核代码中向量元素的访问在opencl内核代码中，对于opencl中的向量类型，既可以使用s0~sF(根据向量长度不同)来访问向量中的指定元素，也可以用元素的别名来访问（x,y,...float2 f2=f.hi //f中前2个元素组成的float2 可以看出，使用x,y,hi,lo这样的别名，代码更加直观易懂。...opencl主机端向量类型的定义这些向量类型在主机端都有等价的向量类型定义，区别就是类型名字加了cl_前缀，如内核代码中int2类型在主机端是cl_int2，内核代码中float4类型在主机端是cl_float4

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发掘 ARM GPU 的全部深度学习性能，TVM 优化带来高达 2 倍性能提升

在这篇文章中，我们展示了如何使用 TVM（http://t.cn/RC2VOMM ）/NNVM（http://t.cn/RHHUkzw ）为 ARM Mali GPU 生成高效的内核，并进行端到端的编译...在每个着色器内核中，有 2 或 3 条运算流水线（Arithmetic pipelines），1 条加载 / 存储流水线（所谓的 TriPipe）。...每个运算流水线中的 ALU 有四个 128 位向量单元和一个标量单元。我们使用 OpenCL 进行 GPU 计算。映射到 OpenCL 模型时，每个着色器核心负责执行一个或多个工作组。...Mali GPU 使用统一的全局内存。在英伟达的 GPU 中，我们通常会将数据复制到共享内存中，因为英伟达的 GPU 在物理层面上将全局内存、共享内存和寄存器区分开了。...因此我们在 TVM 中使用网格搜索。由于我们在 TVM 的高级 IR 中编写了 python 代码，而不是直接使用 OpenCL 代码，所以它可以做得非常有效。

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基于C#的机器学习--c# .NET中直观的深度学习

在本章中，将会学到: l 如何使用Kelp.Net来执行自己的测试 l 如何编写测试 l 如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。...一个内核执行可以在所有或多个PEs上并行运行。在OpenCL中，任务是在命令队列中调度的。每个设备至少有一个命令队列。...现在，只要知道它的存在就足够了，而且它正在被广泛地使用。 OpenCL 层次结构在Kelp.Net各种OpenCL资源的层次结构如下图所示: ?...Compute kernel 内核对象封装在程序中声明的特定内核函数，以及执行此内核函数时使用的参数值。...可以使用在设备上执行的内核中的指针来访问缓冲区对象。 Compute event 事件封装了操作(如命令)的状态。它可用于同步上下文中的操作。

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DAY17：阅读纹理内存之纹理引用API

where x, y, z, and w are equal to the number of bits of each component of the returned value and f is...新代码请总是使用纹理对象.引用是给老代码用的。正常请不要使用它，使用纹理对象也有助于你迁移到OpenCL。OpenCL提供的是类似CUDA纹理对象的对应版本....y/z/w这些所谓的通道，用普通的说法是"分量"，通道是图形学的说法，例如说, 一个4通道, RGBA的图像，实际上等于说它每个元素有4个分量, 分别是R,G,B,A(红值, 绿值, 蓝值, 透明值)。...你也可以将它看成是普通的4个数。因为纹理不一定必须用在图像上。你如果用在普通的矩阵上, 那么等于是普通的4个分量而已，例如可能是射影几何里面的坐标和W分量（缩放的意思），具体分量什么意义和算法有关。...很多时候如果只需要利用CUDA Array或者其他缓存上的特性, 而不考虑坐标变化, 插值, 值归一化, 边界处理之类的采样器(sampler---这也是个图形学叫法), 可以只使用简化版本的surface

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Mac OS X 背后的故事（下）

内核完成 64 位迁移　　虽然在 Mac OS X 10.6 中，苹果提供了 64 位模式运行的内核，但在大部分苹果计算机上，这个特性并不默认启用。...直到 Mac OS X 10.7 时，第三方内核扩展已趋完善，大部分的 Mac 才默认使用 64 位内核模式启动。　　...被广泛地使用在很多产品中，苹果也是 OpenCL 的主要用户之一。...开发者的瓶颈　　目前看来，OpenCL 虽然解决了上面的所有问题且速度飞快，但对普通程序员来说，依然是非常底层的技术。...例如 Mac OS X 10.2.2 中，HFS+ 支持日志。日志功能在 Mac OS X 10.2 服务器版中可以简单地设定，但在普通桌面版中需要使用命令行进行操作。

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DAY39:阅读扩展数据类型

int y); which creates a vector of type int2 with value(x, y)....事情都是在代价和收益上权衡的. （3）一些卡, 必须使用float4之类的向量类型才有性能, 主要是Kepler这一代:还记得之前的章节中, 我们说过, TLP和ILP是主要的掩盖延迟的方式吗?..., 和OpenCL中的对应名字的占据空间大小, 以及, 对齐要求均不相同....)中, 2选1.这并不代表CUDA所依赖的硬件(N卡)不好, 从Kepler以后(不包含), N卡的能效得到了长足长进....OpenCL没有这个问题, 但它也没有这种无缝调用的方便(例如OpenCL上不能支持直接struct在host和device上传递, 等等)。

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详解Paddle Lite底层在backend上的Kernel选择策略

：同一个op根据Place的不同可注册实现多种Kernel 同一个op如conv2d，可能会有不同设备的实现如ARM CPU、OpenCL、x86、CUDA等。...、精度、数据排布、输入输出精度检查、当前place信息在预设的valid_place中的排位系数，前3个在计算时有对应系数，下面来看看代码中的设定以及思考： // /lite/core/types.h...细粒度的Kernel选择如CPU conv3x3s2p1或者OpenCL的cl Kernel是什么阶段选择的呢？...cl::Buffer和cl::Image2D。...答：目前Paddle Lite还不支持基于试跑的最佳Kernel搜索。一般的策略是让每个Kernel持有一个计算最快的方法，在跑第一遍网络时，根据每层跑多种实现的耗时，记录最快方法，以供后续使用。

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你知道卷积是如何发挥作用的吗？使用opencv4 解剖卷积功能

在原始图像的每个（x，y）坐标处，我们停止并检查位于图像内核中心的像素附近。然后，我们采用该像素邻域，将其与内核卷积，并获得单个输出值。...然后，将该输出值以与内核中心相同的（x，y）坐标存储在输出图像中。如果这听起来有点疑惑，请放心，我们将在本博文后面的“了解图像卷积” 部分中回顾一个示例。...我们使用奇数的内核大小来确保在图像中心有一个有效的整数（x，y）坐标在左侧，我们有一个 3 x 3的矩阵。...这正是我们使用奇数内核大小的原因-始终确保内核中心存在有效（x，y）坐标。 ---- 既然我们已经讨论了内核的基础知识，那么让我们谈谈一个称为卷积的数学术语。...这些乘法的总和称为内核输出。使用与步骤＃1相同的（x，y）坐标，但这一次，将内核输出存储在与输出图像相同的（x，y）-位置。

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DAY15：阅读CUDA C runtime之纹理内存

OpenCL中相对CUDA的, 只有纹理对象。纹理引用有很多缺点, 例如只能全局变量, 不能作为参数之类的。...，和(x+1,y)的点,和(x, y+1)的点和(x+1, y+1)的点，这4个点很有可能放在一起。...而普通的显存, 虽然也有缓存，但一般只能元素顺序排列, 一行完了下一下，读取了(x,y), 可能只有(x + 1, y)在缓存中，再读取(x, y + 1)或者(x+1,y+1)可能就慢点，所以说CUDA...一张64x64的图片和一张32x32的图片，可以都使用同样的坐标来访问(归一化坐标)，而不是原本的X: [0, 63], Y: [0, 63]，可以统统改成:X: [0.0, 1.0), Y: [0.0...这个是越界补0模式(border), 这里的粉色代表0值，(或者说透明值之类的)，坐标是归一化的.在有效的坐标内, X: [0, 1), Y: [0, 1)，读取到的是正常的2维数据, 这里的数据是图像

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2020 FFmpeg 滤镜详解

8.39 asetrate（在不更改PCM数据的情况下设置采样率。这将导致速度和螺距的变化。） 8.40 ashowinfo（显示一行，其中包含每个输入音频帧的各种信息。输入音频未修改。）...根据像素位置修改RGB分量 ffplay -i good_scale.mp4 -vf "geq=r='X/Wr(X,Y)':g='(1-X/W)g(X,Y)':b='(H-Y)/H*b(X,Y)'" 5.7...由于OpenCL过滤器无法访问普通内存中的帧数据，因此所有帧数据需要先上传（hwupload）到连接到适当设备的硬件表面，然后再使用，然后再下载（hwdownload）回到普通存储器。...12.4 convolution_opencl（应用3x3、5x5、7x7矩阵的卷积） 12.5 erosion_opencl（对视频应用腐蚀效果。）...12.10 pad_opencl（将填充物添加到输入图像，并将原始输入放置在提供的x，y坐标处。）

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OpenCV 图像处理学习手册：6~7

使用 OpenCL，内核可以在与 CPU 或 GPU 并行的所有或许多单个处理元素（PE）上运行。...此外，OpenCL 定义了应用编程接口（API），该接口允许在主机（CPU）上运行的程序在计算机设备上启动内核并管理它们的设备存储器，（至少在概念上）与主机存储器分开。...库：在本章中，使用 Qt 库的 MinGW 二进制文件通过 OpenCL 编译 OpenCV。...r.y), Point(r.x + r.width, r.y + r.height), Scalar(0,255,0), 3); } // Show the results...在第二部分中，说明了使用 OpenCL 安装 OpenCV 的安装过程，并使用了 AMD APP SDK。在上一节中，有三个使用 GPU 编程的示例（第二个示例也具有 CPU 版本以便进行比较）。

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基于OpenCL的图像积分图算法实现

积分图的概念可用下图表示： ? 坐标A(x,y)的积分图是其左上角的所有像素之和（图中的阴影部分）。定义为： ?...在上图中，A(x,y)表示点(x,y)的积分图；s(x,y)表示点(x,y)的y方向的所有原始图像之和。...可以把积分图算法分拆成两个步骤：首先计算矩阵A在x方向的前缀和矩阵A1 然后再在计算矩阵A1在y方向前缀和矩阵A2,A2就是图像矩阵A的积分图矩阵。...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

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GPU加速——OpenCL学习与实践

程序和内核对象，对这些对象的操作就需要使用命令队列。...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。...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。...同时，如果一个内核函数调用另一个内核函数，那么被调的内核函数作为一个普通的函数调用。...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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【技术创作101训练营】TensorFlow Lite的 GPU 委托（Delegate）加速模型推理

TFLite在端侧 GPU 推理的支持方面，最早便支持了 OpenGL 的推理，在2020年5月中旬，基于委托代理方式也支持了 OpenCL 。 4....目前TFLite GPU 支持的模型主要是CV类的： 1, MobileNetv1（224x224）：图像份额里； DeepLab（257x257）：图像分割； MobileNet SSD：物体检测；...这是因为 OpenCL 主要分两种数据 Layout ，Buffer 和 Image2D，而后者能用上L1 cache，性能理论上来说要比 Buffer 的形式要好。...实际 APP 中，多使用 C++ API，下面以 Android 系统的 C++ API 添加 GPU 代理为例。...# 初始化的是OpenCL的API # 并使用了gpu-opencl这个委托代理 INFO: Initialized OpenCL-based API. Applied GPU delegate.

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macOS的OpenCL高性能计算

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。...，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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C++11:模板实现opencl向量类型的简单运算符重载及length,distance函数

https://blog.csdn.net/10km/article/details/51121642 主机端opencl向量的运算能不能像在内核代码中一样简单？...opencl内核支持的所有向量数据类型(intn,floatn,doublen….)在主机端都有对应的类型，区别是加了前缀cl_,比如int4对应的主机端类型是cl_int4。...我们知道，在opencl内核代码中，向量类型(vector data type)的数据可以像普通标量类型(scala data type)一样，用各种算术和逻辑运算符进行操作。...比如上面的两个向量相加，在主机端就要写成这样： cl_int4 p1={4,2,0,9}; cl_int4 p2={3,9,-1,8}; cl_int4 p3={p1.x+p2.x,p1.y+p2.y,...const T &y){ return RET(std::sqrt(std::pow(RET(x),2)+std::pow(RET(y),2))); } /* * 递归计算向量所有元素的平方和

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opencl:cl::make_kernel的进化

教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

用 TornadoVM 让 Java 性能更上一个台阶

手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

opencl:C++11下使用别名(x,y,z,hi,lo...)访问vector类型(cl_int2,cl_long16...)的元素

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