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Codeplay开源为Nvidia GPU提供DPC ++版本

编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战，而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。...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”。...[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。...开发人员在比OpenCL C或c++更高的级别上进行编程，但是始终可以通过与OpenCL、C/ c++库和OpenCV或OpenMP等框架的无缝集成来访问底层代码。

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手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

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...内核通常是用C/ C++编写的，这并不是写算法的最佳语言。 CUDA和OpenCL之间存在分歧，OpenCL是用于编写低级GPU代码的主要框架。...编写GPU内核 只需使用GPUArrays的通用抽象数组接口，而不用编写任何GPU内核，就可以做很多事了。...但是，在某些时候，可能需要实现一个需要在GPU上运行的算法，并且不能用通用数组算法的组合来表示。...第一个成功案例是通过Julia packages实现自动微分，这些软件包甚至不是为GPU编写，因此这给了我们很多理由相信Julia在GPU计算领域的可扩展和通用设计是成功的。

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教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

而 Julia 作为一种高级脚本语言，允许在其中编写内核和环境代码，并可在大多数 GPU 硬件上运行。...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。...而 Julia 作为一种高级脚本语言，允许在其中编写内核和环境代码，同时可在大多数 GPU 硬件上运行！ GPUArrays 大多数高度并行的算法都需要同时处理大量数据，以克服所有的多线程和延迟损耗。...CLArrays 方法有点不同，它直接从 Julia 生成 OpenCL C 代码，代码性能与 OpenCL C 相同！...编写 GPU 内核 一般情况，只使用 GPUArrays 的通用抽象数组接口即可，而不需要编写任何 GPU 内核。但是有些时候，可能需要在 GPU 上实现一个无法通过一般数组算法组合表示的算法。

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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。...Compute program 由一组内核组成的OpenCL程序。程序还可以包含内核函数和常量数据调用的辅助函数。...该框架是一个bsd许可的c++库，带有Python和MATLAB绑定，用于在普通架构上高效地培训和部署通用卷积神经网络和其他深度模型。...一个主要的目标是灵活性，因此它必须使我们能够简单而直观地编写复杂的体系结构。” Chainer采用了按运行定义的方案，即通过实际的正向计算动态地定义网络。...更准确地说，Chainer存储的是计算历史，而不是编程逻辑。例如，Chainer不需要任何东西就可以将条件和循环引入到网络定义中。按运行定义方案是Chainer的核心概念。

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Mac OS X 背后的故事（下）

首先是块状语法，是一个对 C、C++ 和 Objective-C 语言的扩展。用来描述一个任务，用^引导的大括号括起来。...用户先编写一个特殊的 C++ 代码文件，扩展名为 cu，文件中需要申明创建的变量、GPU 计算核心（kernel）以及使用给定的编程接口来实现变量在 CPU 和 GPU 中的传送。...同时，CUDA 对 C/C++ 语言进行了一系列扩展，这不但意味着写的程序不再具有 C/C++ 那样良好的可移植性，而且这种计算核心和传统 C 程序混写的编程语言很不美观。 　　...C 程序员很容易能写出下面的程序： for (int i = 0; i < 1024; i++) 　　 c[i]=a[i]+b[i]; OpenCL 的核心程序，则是取每个独立的可并行的循环分支，即上面程序中的...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。

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如何在浏览器上跑深度学习模型？并且一行JS代码都不用写

以及其它各种后端，而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。...同一小组的刘洪亮在微博上解释到：“TVM 可以把模型部署到不同硬件，比如群众常问的能不能用 AMD 的 GPU，用 FPGA 怎么搞，TVM 提供这个中间层有效解决这个问题”。...最大的区别就在于 TVM 的 WebGL 中操作内核是自动编译的，而不是人工编译的。如图 2 所示，TVM 使用统一的 AST 来定义其内核，并将其编译为用于不同的平台的代码。...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。你也不需要知道如何编写 GLSL 代码才能向 WebGL 添加新的内核，因为这一切都能够自动生成。...OpenCL：模型被编译到 OpenCL 上。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。

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opencl:改造C++接口增加对内存编译(compile)的支持

原本我的项目中是打算使用第二种方式来编译源码的。...但打开OpenCL 1.2的C++接口代码(cl.hpp)找到clCompileProgram对应的cl::Program::compile成员函数一看，傻了： #if defined(CL_VERSION...所以基于OpenCL C++接口开发，且需要进行内核源码的内存编译的情况下，需要自己写compile函数，实现这部分功能，我的办法是继承cl::Program写个新的类ProgramExt,增加一个支持内存编译...,cl_c_vector1,cl_c_vector2模板函数的实现代码 namespace cl{ /* 将OpenCL C++对象数组转为对应的C对象数组 */ template<typename F...C++接口编译内核代码的更详细内容，参见我的上一篇博客《C++代码设计:向Java借鉴Builder模式塈OpenCL内核代码编译》。

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CUDA与OpenCL：并行计算革命的冲突与未来

虽然 OpenCL 的可移植性和开放理念对于重视硬件灵活性而不是每个周期的压缩的部署场景非常有吸引力，但 CUDA 可能会在同构 NVIDIA 加速堆栈上保持优化优势。...Web 霸权之战：将 GPU 加速引入 JavaScript 虽然 CUDA 和 OpenCL 传统上用于用 C、C++ 或 Fortran 等语言编写的本机应用程序，但人们一直在努力将 GPU 加速引入...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...与 CPU 不同，CPU 具有相对较少的针对顺序操作进行优化的强大内核，而 GPU 由数千个更小、更高效的内核组成，旨在同时对多个数据点执行相同的操作。...但是，如果可移植性、开放标准和供应商独立性是更关键的因素，那么 OpenCL、C++ AMP 或 SYCL 等替代方案可能更合适。

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Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列（一）

您将使用OpenCL API和基于Linux的Xilinx运行时（XRT）来控制主应用程序和内核之间的数据移动，并计划任务的执行。...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。...可以使用C/ c++、OpenCL C或RTL开发硬件组件或内核。Vitis软件平台支持各种方法，允许您从开发应用程序或内核开始。 下图是Vitis软件平台示意图。...使用C / C ++编写并使用API抽象（例如OpenCL）的主机程序在主机处理器（例如x86服务器或 用于嵌入式平台的Arm处理器）上运行，而硬件加速的内核则在主机的可编程逻辑（PL）区域内运行。...通过创建深度流水线化的数据路径来实现性能，而不是乘以计算单元的数量。 可以将CPU视为一组研讨会，每个研讨会都雇用一名非常熟练的工人。这些工人可以使用通用工具，使他们可以构建几乎所有东西。

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异构计算综述

而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。...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。...2.4 总结 根据下表可以看出，两者采用了不同的开发语言： (1)CUDA采用的是CUDA C作为开发语言，是一种类Ｃ的编程语言，它包含对Ｃ语言的最小扩展集和一个运行时库，编写的文件由NVCC编译器编译...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。...工作量如此大的“重复简单劳动”，让CPU来运算就很头疼了——因为它得一个一个地（特指单核CPU）比对、判定，就像跑马拉松；而GPU的核非常多，可同时对多个识别框进行比对和判定，效率大大提升。

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Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列（二）

有关指定这些选项的更多信息，请参阅链接内核。 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。...对应的OpenCL API调用clGetPlatformIDs来发现一组可用的OpenCL平台上给定系统。...7.执行整个工作负载clEnqueueTask，而不是使用来拆分工作负载clEnqueueNDRangeKernel。...内核软件要求 RTL内核具有与C / C ++和OpenCL内核相同的软件接口模型。在宿主程序中，它们被视为具有无效返回值，指针参数和标量参数的函数。...5.4 构建FPGA二进制文件 内核代码是用C，C ++，OpenCL C或RTL编写的，通过将内核代码编译成Xilinx目标文件（.xo），然后将.xo文件链接 到FPGA二进制文件（.xclbin）

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人员摔倒识别预警系统

人员摔倒识别预警系统通过opencv网络模型技术，人员摔倒识别预警系统能够智能检测现场画面中人员有没有摔倒，人员摔倒识别预警系统无需人为干预可以立刻抓拍告警。...它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。...这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。...基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。

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值得推荐的CC++框架和库 (真的很强大)

有一种说法是一个人所能理解的代码量上限为1 万行，UNIX V6的内核源代码从数量上看正好在这个范围之内。看到这里，大家是不是也有“如果只有1万行的话没准儿我也能学会”的想法呢？...另一方面，最近的操作系统，例如linux最新版的内核源代码据说超过了1000 万行。就算不是初学者，想完全理解全部代码基本上也是不可能的。...HPX：用于任何规模的并行和分布式应用程序的通用C++运行时系统 VexCL：用于OpenCL/CUDA 的C++向量表达式模板库。...++ JSON库，只包含头文件 JSON++： C++ JSON 解析器 json-parser：用可移植的ANSI C编写的JSON解析器，占用内存非常少 json11：一个迷你的C++11 JSON...Xerces-C++：用可移植的C++的子集编写的XML验证解析器。 多项混杂 一些有用的库或者工具，但是不适合上面的分类，或者还没有分类。

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值得推荐的CC++框架和库（真的很强大）

有一种说法是一个人所能理解的代码量上限为1 万行，UNIX V6的内核源代码从数量上看正好在这个范围之内。看到这里，大家是不是也有“如果只有1万行的话没准儿我也能学会”的想法呢？...另一方面，最近的操作系统，例如Linux 最新版的内核源代码据说超过了1000 万行。就算不是初学者，想完全理解全部代码基本上也是不可能的。...TBB ：Intel线程构件块 Libclsph：基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库 OpenCL ：并行编程的异构系统的开放标准 OpenMP：OpenMP API Thrust ：类似于C...C++ JSON库，只包含头文件 JSON++ ：C++ JSON 解析器 json-parser：用可移植的ANSI C编写的JSON解析器，占用内存非常少 json11 ：一个迷你的C++11 JSON...Xerces-C++ ：用可移植的C++的子集编写的XML验证解析器。 多项混杂 一些有用的库或者工具，但是不适合上面的分类，或者还没有分类。

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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...---- 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,...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...编译器差异 不过你也看到了这些别名都定义在匿名结构体(anonymous struct)中，而匿名结构体并不是C语言标准的一部分，是编译器自行实现的，所以__CL_HAS_ANON_STRUCT__宏开关决定编译器是否支持匿名结构体...来编译项目代码，可以在CMakeList.txt中加入这样的代码 #判断编译器类型,如果是gcc编译器,则在编译选项中加入c++11支持,并去掉__STRICT_ANSI__定义 if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX

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GPU 编程相关 简要摘录

GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。...CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务） 编程框架： C++ AMP：Accelerator Massive Parallelism ：C++...与C++ AMP类似，OpenCL作为一个开放的标准，并不局限于某个特定的GPU厂商。...三种异构编程框架，对比来看：CUDA和OPENCL 比 C++ AMP 更接近于硬件底层，所以前两者性能较好，C++ AMP 相对前两者 具有较高的易编程性； 三种框架的选择： 看重易用性：C++ AMP...GPU是一种面向吞吐的设计： GPU 有大量的ALU; cache很小，缓存为thread提高服务，而不是保存后面需要访问的数据，这点和CPU不同； 没有复杂的控制逻辑，没有分支预测等这些组件； 于CPU

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OpenCV 图像处理学习手册：6~7

开放计算语言（OpenCL）是框架，可编写可在连接到主机处理器（CPU）的 CPU 或 GPU 上执行的程序。 它定义了一种类似于 C 的语言来编写称为内核的函数，这些函数在计算设备上执行。...OpenCV 当前提供一个透明的 API，该 API 可以将其原始 API 与 OpenCL 加速的编程统一起来。 因此，您只需要编写一次代码。...请注意，OpenCL 支持许多计算设备，但不是全部。 您可以检查图形卡或处理器是否与 OpenCL 兼容。...本章使用 Windows 32/64 位的 1.1 FFT 版本，并且可以在以下屏幕截图（右侧）中看到安装进度： 为 OpenCL 安装 BLAS 和 FFT 用于 C++ 编译器的 Qt...另一种选择是安装最新版本的 Qt 并使用 Visual C++ 编译器。 您可以选择 Qt 版本和使用的编译器。

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GPU加速——OpenCL学习与实践

由于CUDA由NIVIDA一家设计，并未被Intel和AMD等接受，因此目前使用CUDA编写的程序只支持NVIDA GPU，而OpenCL的出现解决了这一问题。...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...后续的命令或主机可以使用这个事件的状态来控制其他操作。...OpenCL C 实现了C11的原子操作的子集，并且提供了非常丰富的原子操作种类，我们稍后会逐一详细讲解。...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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