在OpenCL中为嵌入式配置文件创建设备上下文

在OpenCL中，为嵌入式配置文件创建设备上下文是指在嵌入式设备上使用OpenCL框架时，需要创建一个设备上下文（Device Context）来管理设备资源和执行OpenCL操作。

设备上下文是OpenCL程序的核心概念之一，它提供了一个运行环境，使得应用程序可以与设备进行通信并执行并行计算任务。创建设备上下文是使用OpenCL API中的clCreateContext函数来实现的。

嵌入式配置文件是指OpenCL的一个特殊配置文件，用于在嵌入式设备上运行OpenCL应用程序。嵌入式设备通常具有资源受限、功耗低、体积小等特点，因此需要使用特定的配置文件来适配这些设备。

创建设备上下文的过程包括以下几个步骤：

获取设备列表：使用OpenCL API中的clGetDeviceIDs函数获取可用的设备列表。在嵌入式设备上，可能只有一个设备可用。
创建设备上下文：使用OpenCL API中的clCreateContext函数创建设备上下文。需要指定设备列表和可选的上下文属性。
创建命令队列：使用OpenCL API中的clCreateCommandQueue函数创建一个命令队列，用于管理设备上的并行计算任务。
创建内存对象：使用OpenCL API中的clCreateBuffer函数创建设备上的内存对象，用于存储输入和输出数据。
创建程序对象：使用OpenCL API中的clCreateProgramWithSource函数创建一个程序对象，用于加载和编译OpenCL内核代码。
构建程序对象：使用OpenCL API中的clBuildProgram函数编译程序对象，生成可执行的内核。
创建内核对象：使用OpenCL API中的clCreateKernel函数创建一个内核对象，用于执行并行计算任务。
设置内核参数：使用OpenCL API中的clSetKernelArg函数设置内核的参数，包括输入和输出缓冲区。
执行内核：使用OpenCL API中的clEnqueueNDRangeKernel函数将内核提交到命令队列中，并指定并行计算的维度和工作项数量。
读取结果：使用OpenCL API中的clEnqueueReadBuffer函数从设备上读取计算结果。

嵌入式设备上下文的创建可以使用腾讯云的云原生产品进行支持，例如腾讯云的云原生容器服务（TKE）提供了弹性、高可用的容器集群，可以方便地部署和管理OpenCL应用程序。同时，腾讯云还提供了丰富的云计算产品和解决方案，如云服务器、云数据库、云存储等，可以满足不同场景下的需求。

更多关于腾讯云的产品和解决方案信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关·内容

C 语言跳转表的实现及在嵌入式设备中的应用

在介绍跳转表之前，笔者在这里先介绍一下跳转表所涉及到的指针数组和函数指针的概念。...int (*pf)(int,int); 上述指针变量的意思是定义了一个 pf 的函数指针变量，这个指针变量可以指向的是一个返回值为 int 的，函数两个 int 类型的参数的函数。...应用于嵌入式设备的一个例子下面的这个例子是笔者在一位国外的网友的帖子下看到的，但是网友并没有给出所有代码，缺少一些较为细节的东西，但是并不影响理解背景:　有一个工业电源接口盒，现通过一个简单的 ASCII...char read_str[] = "0SV 0SN 0MO 0WF 1ST 1MF 1CL 1SZ 2SP 2VO 2CC 2CA"; 由于背景中要求需要返回参数并通过...cmdptr - read_str) / 4; replyptr = (*readfns[offset])(); } } 上述 strstr 函数的功能是返回一个输入字符串与数组中字符串匹配的元素的地址

1.1K1 0

Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列（二）

4.2 主机申请在Vitis核心开发套件中，主机代码使用行业标准OpenCL API 用C或C ++语言编写。所述葡萄核心开发套件提供的OpenCL 1.2嵌入的配置文件符合的运行时API。...4.2.1 设置OpenCL环境 Vitis核心开发套件中的主机代码遵循OpenCL编程范例。为了正确设置环境，主机应用程序需要初始化标准的OpenCL结构：目标平台，设备，上下文，命令队列和程序。...3.子设备：在Vitis核心开发工具包中，有时设备包含单个内核或不同内核的多个内核实例。...4.语境：该clCreateContextAPI用于创建包含Xilinx设备的上下文，该设备将与主机进行通信。...4.2.2 在FPGA中执行命令一旦OpenCL的环境初始化，主机应用程序是准备发出命令到设备和交互与内核。这些命令包括： 1.设置内核。 2.到/从FPGA的缓冲区传输。

1.8K2 0

创建 Vitis 加速平台第 1 部分：在 Vivado 中为加速平台创建硬件工程

您可通过下列链接查看其它各部分：第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台引言...因此，在进行时钟设置配置时需牢记此信息。我添加了 3 个输出时钟：100Mhz、150Mhz 和 300Mhz： ? 并将复位极性设置为低电平有效 (Active Low)： ?...在 AXI Interrupt Controller 中，将“中断输出连接 (Interrupt Output Connection)”设置为“单连接 (Single)”，并将其连接到 Zynq UltraScale...如果要创建嵌入式设计，就需要指定该用途。在此示例中，我们将把 Vitis 用于加速。此用途必须明确指定，因为 Vitis 需要告知下游工具如何处理该平台。...如需了解后续步骤，请参阅本系列博客的第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程 Original Source: Creating an Acceleration Platform

2K3 0

【Rust日报】2022-02-22 Slint - 为桌面和嵌入式设备创建一个新的GUI框架

在2020年春天，我们启动了SixtyFPS，旨在为桌面和嵌入式设备创建一个新的GUI框架。...在将近两年的时间里，我们已经发布了13个版本，赢得了许多用户，创建了一个贡献者社区，签署了一些客户，并获得了3k个GitHub star。...我们为这些语言设计的API是直观和习惯性的，而不仅仅是一些自动生成的绑定(binding)。我们设计了这个工具包，以便我们可以将Python、Go或其他语言加入到这个组合中。...在这个版本中，我们还释放了一个新的功能：你现在可以在Slint场景的渲染之前或之后集成自定义的OpenGL代码。...(github.com) Itertools是一个额外的Rust中迭代器适配器、函数和宏的集合，它提供了很多类似于Python中itertools模块的功能。

2.7K3 0

创建 Vitis 加速平台第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程

在本文中，我们将讲解如何使用此 XSA 以及如何创建在目标平台上实现设计加速所需的软件镜像。...您可通过下列链接查看其它各部分：第 1 部分：在 Vivado 中为加速平台创建硬件工程第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台引言：熟悉...OpenCL 的用户可能对“内核 (kernel)”一词已耳熟能详，在 OpenCL 中执行功能的位置即被称为“内核”。...ZOCL 驱动用于为每个内核分配资源。在本文中，我们将讲解如何向全新或现有 PetaLinux 工程添加 XRT 和 ZOCL。...如果您计划设置一系列定制平台用于相同架构，那么只需为每个版本创建 1 个 sysroot 即可（例如，2020.1）。

1.9K2 0

在 PHP 中自定义 function_alias 函数为函数创建别名

我们知道 PHP 有一个为类创建一个别名的函数：class_alias，比如我们有个类名字是 WPJAM_Items，我们希望使用 WPJAM_Item 的时候效果一致，可以使用下面的代码为类 WPJAM_Items...创建一个别名 WPJAM_Item 。...class_alias('WPJAM_Items', 'WPJAM_Item'); 但是 PHP 就没有可以为函数创建一个别名的函数，比如我之前创建了一个函数 wpjam_is_mobile 来判断当前用户的设备是不是移动设备...于是我把自己写的函数直接通过 WordPress 的函数实现： function wpjam_is_mobile(){ return wp_is_mobile(); } 这样感觉上略显繁琐，没有创建别名的方式简洁...，那么我们就自己创建一个 function_alias 函数，实现为函数创建别名： function function_alias($original, $alias){ if(!

1.8K3 0

GPU加速——OpenCL学习与实践

为了能适用于一些更低端的嵌入式设备（如DSP+单片机这种环境），OpenCL API基于纯C语言进行编写，所以OpenCL API的函数名比较长，参数也比较多（因为不支持函数重载），因此函数名相对难以熟记...在OpenCL上下文中，有内存、程序和内核对象，对这些对象的操作就需要使用命令队列。...1）参数command_queue为提交内核执行任务的命令队列，命令队列创建时关联了指定的设备，command_queue关联的设备就是最后执行内核函数的设备。...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。

3.2K2 0

Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列（一）

在Vitis环境中，您需要调用Arm交叉编译器以构建主应用程序代码，并调用Vitis编译器以构建硬件内核。您为主机（.elf）创建一个可执行文件，为硬件内核（.xclbin）创建一个映像。...平台创建者需要提供一个sysroot，以便通过OpenCL包含文件和库交叉编译到Arm 核心。在主机编译期间，您将需要使用适当的标头。...软件组件或主机程序是使用C/ c++开发的，可以在x86或嵌入式处理器上运行，并使用OpenCL API调用来管理与加速器的运行时交互。...该葡萄的核心开发工具包执行模型可以分解为以下步骤： 1.主机程序通过Alveo数据中心加速器卡上的PCIe接口，或通过嵌入式平台上的AXI总线，将内核所需的数据写入连接的设备的全局存储器中。...内核可以用C / C ++或OpenCL C代码描述，也可以从打包的RTL设计中创建。如上图所示，每个硬件内核都独立编译为Xilinx目标（.xo）文件。

1.8K2 0

使用显卡程序加速（opencl、cuda）

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...创建内核–>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...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

1.3K3 0

异构计算综述

（4）嵌入式计算。在一些恶劣工作环境下，只有DSP和FPGA能够满足要求。...主机管理着整个平台上的所有计算资源，所有OpenCL应用程序都是从主机端启动并在主机端结束的。应用程序运行时由主机提交命令，在设备上的处理单元中执行计算。...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平台层上，开发人员可以查询系统中的平台数目并选定运行平台，在指定的平台上选择必要的计算设备并对它们进行初始化，然后可以建立上下文，并创建命令队列。...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。

3.2K3 0

基于C#的机器学习--c# .NET中直观的深度学习

由于能够将函数链到函数堆栈中，它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能。它还充分利用OpenCL语言平台，在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作。...单个计算设备通常由几个计算单元组成，这些计算单元又由多个处理元素(PS)组成。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。...这可以在固定长度向量类型的公开中看到，比如float4(单精度浮点数的四个向量)，它的长度为2、3、4、8和16。如果你接触了更多的Kelp.Net并开始创建自己的函数，你将会遇到OpenCL编程。...Compute resource 可以由应用程序创建和删除的OpenCL资源。 Compute object 在OpenCL环境中由句柄标识的对象。...这个对象包含各种OpenCL对象，比如: l 计算上下文 l 一组计算设备 l 计算命令队列 l 一个布尔标志，表明GPU是否为启用状态 l 可核心计算资源的字典 Weaver是用来告诉我们的程序我们将使用

2.2K4 0

2013年: 全力推进 Cell，Tea 与 Halo

(a) CELL（细胞）市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。...借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。...理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。...可以想象到不久之后，一个个手机大小的计算机视觉设备 Cell，或独立部署，或形成 Camera Network 部署在各个地方，除了网络协议栈之外，这些 Cell 还会拥有视觉协议栈进行交互（矫正、3D...但是目前计算设备越来越多元化了，很多时候，写一份代码，需要在Windows上跑，在Linux上跑，在浏览器里Flash的虚拟机上跑，在移动平台上跑，在嵌入式设备中跑。

3513 0

opencl: C++ 接口(cl.hpp)创建kernel

本文讲述如何用OpenCL 1.2的C++接口来从cl原文件创建kernel。...在cl.hpp中对cl_kernel被封装成了cl::Kernel对象，当然cl_program也被封装成了cl::Program对象。创建Kernel基本上主要涉及的就是这两个对象。...要创建cl::Kernel,先要创建cl::Program,下面的代码片段从一个std::string字符串源码中创建cl::Program /* 通过source提供的源码创建 cl::Program...// m_context为cl::Context上下文件对象 cl::Program program(m_context, source); try{...版本为2.0以上时，编译错误抛出cl::BuildError异常 // 当然要让Opencl出错时抛出异常而不是返回错误码，需要在的代码中增加__CL_ENABLE_EXCEPTIONS宏定义

1.6K2 0

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。...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。...，OPENCL的优势是可以使用CPU进行模拟，当然这种功能只是为了在没有GPU设备上进行调试 // 如果上面变量gpu=0的话，则使用CPU模拟 err = clGetDeviceIDs...\n"); return EXIT_FAILURE; } // Create a command commands //使用获取到的GPU设备和上下文环境监理一个命令队列

2K8 0

用 TornadoVM 让 Java 性能更上一个台阶

像 GPU 这样的异构设备几乎出现在现今的所有计算系统中。...这意味着为 GPU 生成的代码不同于为 CPU 和 FPGA 生成的代码，从而最大化每种架构的性能。 TornadoVM 可以实现架构之间、设备之间的动态任务迁移。...在这个例子中，模糊滤镜有两个并行循环，每个循环遍历一个图像维度。因此，在运行时编译期间，TornadoVM 创建了一个与输入图像具有相同维度的线程网格。每个网格单元（也就是每个像素）映射一个线程。...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。...在这个例子中，我们用图像维度创建了一个 2D 的 worker 网格，并与函数名相关联。当用户的代码调用 execute() 函数时，将网格作为参数传进去，进而应用相应的滤镜。

1.3K1 0

轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN，阿里开源！

此外，菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中，MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫、明星猜拳大战等场景中使用。...MNN Op 数：CPU 71 个，Metal 55 个，OpenCL 40 个，Vulkan 35 个；支持 iOS 8.0+、Android 4.3+ 和具有POSIX接口的嵌入式设备；支持异构设备混合计算...，目前支持 CPU 和 GPU，可以动态导入 GPU Op 插件，替代 CPU Op 的实现；轻量性：针对端侧设备特点深度定制和裁剪，无任何依赖，可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中； iOS...在 Engine 和 Backends 中，MNN应用了多种优化方案，包括在卷积和反卷积中应用 Winograd 算法、在矩阵乘法中应用 Strassen 算法、低精度计算、Neon 优化、手写汇编、多线程优化...拍立淘是在手淘里面的一个图像搜索和识别产品，从14年首次上线经过不断迭代发展目前已经成长为 UV 超过千万的应用。

6.9K4 0

贾扬清推荐：阿里开源轻量级深度学习框架 MNN，侧重推理加速和优化

此外，菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中，MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫明星猜拳大战等场景中使用。...MNN Op 数：CPU 71 个，Metal 55 个，OpenCL 40 个，Vulkan 35 个；支持 iOS 8.0+、Android 4.3+ 和具有 POSIX 接口的嵌入式设备；支持异构设备混合计算...，目前支持 CPU 和 GPU，可以动态导入 GPU Op 插件，替代 CPU Op 的实现；轻量性：针对端侧设备特点深度定制和裁剪，无任何依赖，可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中； iOS...在 Engine 和 Backends 中，MNN 应用了多种优化方案，包括在卷积和反卷积中应用 Winograd 算法、在矩阵乘法中应用 Strassen 算法、低精度计算、Neon 优化、手写汇编、...而最大的劣势是通用性，CoreML 需要 iOS 11+，MLKit 和 NNAPI 需要 Android 8.1+，可以覆盖的机型非常有限，同时难以支持嵌入式设备的使用场景。

3K3 0

【玩转 GPU】GPU开发实践：聚焦AI技术场景应用与加速

首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。...* 推动产业升级：GPU云服务器在AIGC中的应用有助于推动产业升级，提高企业竞争力和创新能力。...以下是一些关键的技术：3D建模与可视化：工业元宇宙的基础是3D建模和可视化技术，用于创建数字孪生模型并呈现物理世界中的实体对象。这些技术包括计算机图形学、点云处理、三维扫描等。...由于其跨平台特性，OpenCL在GPU开发中也具有一定的应用价值。高性能计算(HPC):HPC是指大规模计算任务，通常需要使用多个处理器或加速器来完成。...DPU通常集成在网络设备、移动设备、嵌入式系统等设备中，用于加速各种类型的数据处理任务。与传统的CPU或GPU相比，DPU具有更高的带宽、更低的延迟和更强的能耗管理能力。

9660 0

【自动编译代码】陈天奇团队TVM重磅更新：直接在浏览器使用GPU

TVM框架正是为此而生，旨在让研究人员和开发者能够在各种不同的硬件，从手机、嵌入式设备到低功耗专用芯片这些不同的系统上，快速轻松地部署深度学习应用，而且不会牺牲电池电量或速度。...TVM是神经网络和硬件后端之间一个共同的层（a common layer），无需为每一类设备或服务器建立一个单独的基础架构，该框架使开发人员能够在多种不同的硬件设备上快速轻松地部署和优化深度学习系统，帮助研究人员快速优化新算法的实现...设备代码被编译为WebGL。我们在Firefox上执行模型。从上面的结果可以看出，TVM OpenGL后端与OpenCL具有相似的性能。有趣的是，浏览器的WebGL版本并不比桌面OpenGL慢很多。...但是，这些框架只针对范围较窄的服务器级GPU进行了优化，如果要将工作负载部署到其他平台（例如手机，嵌入式设备和专用加速器FPGA、ASIC等），就需要大量费力的工作。...我们提出了在不同硬件后端中为深度学习工作负载提供性能可移植性的主要优化挑战，并引入新的 schedule primitive，以利用跨线程内存重用、新硬件的内部函数和延迟隐藏。

1.8K5 0

【TensorFlow实战——笔记】第2章：TensorFlow和其他深度学习框架的对比

在CPU上的矩阵运算库使用了Eigen而不是BLAS库，能够基于ARM架构编程和优化，因此在移动设备上表现得很好。目前在单GPU条件下，绝大多数深度学习框架都依赖于cuDNN。...MXNet的很多作者都是中国人，其最大的贡献组织为百度。它是各个框架中率先支持多GPU和分布式的，同时其分布式性能也非常高。...CNTK是唯一支持单机8块GPU的框架，并且在分布式系统中可以超越8块GPU的性能。...其核心目标是创建一个即插即用的解决方案原型。可以方便的与Hadoop及Spark自动整合，同时可以方便地在现有集群(包括但不限于AWS，Azure等)上进行扩展。此外，DL4J还有商业版的支持。...可移植性非常好，可以运行在CPU、GPU和FPGA等设备上，可以支持任何操作系统的PC、服务器，甚至是没有操作系统的嵌入式设备，并且同时支持OpenCL和CUDA。

6921 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云