https://blog.csdn.net/10km/article/details/50802638 在OpenCL设备中一个workgroup中的所有work-item可以共用本地内存...(local memory),在OpenCL kernal编程中,合理的利用local memory,可以提升系统的整体效率。...但是，根据OpenCL的标准，不论在kernel代码的编译期还是运行时，kernel程序在不借助主机端程序的帮助下，是无法知道当前设备(device)的local memory容量的。...编译期 -D name=value 在编译kernel的时候，不论你是用clBuildProgram还是用clCompileProgram+clLinkProgram 都可以提供编译选项，而编译选项中的...，所以不需要指定参数地址， //opencl设备会根据第三个参数的值分配相应字节数的local memory.
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。
If no call to cudaSetDevice() is made, the current device is device 0 一旦你设定了设备后，例如cudaSetDevice(3)选择了...也换句话说，还是你有4张卡，你需要分别在cudaSetDevice了0，1，2，3后，再分别进行4次单独的启动，才能在这4张卡上运行你的kernel。而不是直接启动一次，就在这4张卡上全部使用了。...kernel必须在一个流中才能启动的，流中的所有操作都是顺序进行的，流在OpenCL中的对等概念叫CommandQueue） Each device has its own default stream...多卡的环境下，因为每张卡都有自己的默认流，所以发布给不同的卡的默认流中的命令，它们之间的执行关系是乱序的。 这段话其实是句废话。这不显然么。 因为乱序执行已经足够说明了。...前者是卡B，能直接像自己的显存那样的，使用卡A的显存，后者各个是P2P复制，必须卡B将卡A的显存中的内容复制到自己的显存，然后卡B（上的kernel）才能用。前者能直接用。后者需要复制过来。
突然有点想不起Jq的each()回调函数里，return true 和 return false的行为表现了。所以写下demo记录下。 1....结论 在each(function(){})中： return true(return) 相当于continue,跳出当次循环； return false 相当于 break,跳出当前循环。...test-for-return-false: ',$(this).text());// 返回 8/12 }); 参考文章： jquery中each...函数的return Jquery的each里面用return false代替break； return ture 代替continue 两篇文章都提到了：、 return true(return)...相当于continue,跳出当次循环； return false 相当于 break,跳出当前循环。
提出问题 整个世界是一个可计算的世界！基于计算机的数学教学理念（CBM）的宗旨是培养学生的计算思维！当听到这首歌时，大家有没有想过，北京的环线有多长？覆盖的地域有多宽？...将选中的拟合公式复制下来，进行环线周长函数的定义....最后制作成动态的模型。 北京几环可以覆盖月球？ 如果未来人类在月球上定居的话, 那么月球的人相当于住在北京的多少环呢? ?...计算得到： 环路半径[40] 39148.9 结果表明，月球约相当于北京的40环！ 那么火星呢? 其他行星呢？ 这些问题可以利用Wolfram|Alpha来继续探究...... ?...以上是一个的基于计算机的数学教学的典型例子。培养计算思维的CBM课程设计不能仅仅停留在理论层面，而应该与实际软件工具相结合。
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
library(tidyverse) #加载以下tidyverse中核心的packages: ggplot2：画图，可视化数据 dplyr：操控数据，过滤、排序等 tidyr：清理数据 readr：(...从文件中读取数据 purrr：(提供好用的编程函数 tibble：data.frame升级款 stringr：处理字符，查找、替换等 forcats：处理因子问题 ?...data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-
https://blog.csdn.net/10km/article/details/50935349 opencl的kernel编程语言是C99标准的一个子集,在C99的基础上opencl...Opencl中的关系运算符(relational operators)包括(,=),等价运算符(equality operators)包括(==,!...向量类型比较时，返回的结果是对应同样字节长度的整数向量类型： charn,ucharn类型的结果就返回 charn; shortn,ushortn类型的结果就返回 shortn; intn,...uintn类型的结果就返回 intn; longn,ulongn类型的结果就返回 longn; floatn类型的结果就返回 intn; doublen类型的结果就返回 longn; 例如...两个向量比较的时，它们的类型必须一样。
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
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。
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。
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
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》
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
} loop2: for (int k = 0; k < k_size; ++k) { c[k] = sum[k]; } } 这个例子中，...要注意的是，嵌套循环中内层循环是critical loop，我们要首先保证的就是内层循环的性能，但当遇到下面这种情况时，哪个才是critical loop呢？...，大的为 critical loop，而另一个loop的II值可以适当放宽要求（在 P * II_inner_loop_P < M 条件下）。...并列for循环的执行机制 如下图所示，并列的两个for循环如例子中的loop1, loop1_1和loop2，只能串行执行，等一个结束后下一个才开始。...pipeline-34 参考 Intel FPGA SDK for OpenCL Best Practices Guide
CSDN授权转载，回复CSDN可得完整PPT 摘自：BDTC 2014中国大数据技术大会 大数据文摘，WeMedia自媒体联盟成员之一
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
对Single work item形式的kernel来说，最重要的优化策略就是让loop能够pipeline，并且让II值尽可能为1。...示例 下面的例子中，外层循环退出条件涉及到仿存操作，编译器没办法在loop开始时推断循环退出边界，导致pipeline失败。...示例 下面的例子中，外层循环每次迭代时，其内层for循环是选择执行的，外层循环没办法做插入。...结果是外层嵌套的循环通通不能pipeline。...0; i<N; i++){ for(unsigned j=0; j<N; j++){ if(){ ... } } } 参考 [Intel FPGA SDK for OpenCL
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
AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。...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。...AMD-MLP在AMD的GPU平台上开发，但能帮助用户在不同类型的GPU平台上完成深度学习任务，并能通过多GPU扩展学习速度。AMD-MLP是目前不多的，基于OpenCL实现的深度学习软件。
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