OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader是实现OpenCL应用程序与各硬件厂商提供的OpenCL驱动(platform)之间隔离的中间库。
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上一篇博文《OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader编译》详细描述了如何编译OpenCL ICD Loader。OpenCL ICD Loader自带了测试程序,成功编译后可以根据源码根目录下README.txt的说明运行测试程序来验证Loader是否可以正常工作:
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大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
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参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
随着深度学习、区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU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
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作者知乎网址:https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
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OpenCL一直被软件工程师诟病说很难学习,但我觉得这是不公平的。OpenCL API的通用性,导致了它比较繁琐。一旦你写了一些OpenCL代码,你就会意识到很多运行在host处理器上的 代码实际上是 boilerplate. 我会用 PyOpenCL - a neat Python module written by Andreas Klöckner. (If you are reading this Andreas, keep up the good work!) 请安装 PyOpenCL 和 NumP
分析综合结果的方法: * 首先分析对于添加的优化指令是否综合实现,若不能实现,原因是什么? * 然后分析代码pipeline的情况。SDAccel对于嵌套的for循环来讲:pipeline内层的for循环全部unroll,pipeline外层的for循环试图进行Flattening,Flatten成功则统一到一个pipeline中。 * 对于pipeline的循环进一步分析II值是多少,理论能优化到多少?
树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan:树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客
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原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
opencv编译参数,with_opencl自动连接opencl的库加速opencv计算
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈,这里有近50个IC技术公众号。
一般来说,在高端显卡上挖矿是收益最高的。随着虚拟货币行情的高涨,很多因疫情接近停业的网吧甚至已经转向挖矿为生,借助装有高性能显卡的电脑,获得比正常营业更高的收益。
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项目目录结构如下图,facedetect和facefeature都要用到opencl中的include文件,1.2,2.0,2.1是不同的opencl版本的头文件,希望在cmake创建Makefile时,opencl文件夹下的CMakeLists.txt能定义类似INCLUDE_OPENCL_1_2,INCLUDE_OPENCL_2_0,INCLUDE_OPENCL_2_1,这样的变量,以保存不同版本的opencl 头文件位置,最后关键是能让项目中其他子目录的CMakeList.txt能使用这些变量。
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Paddle Lite是飞桨的轻量化推理引擎,为手机、IoT端提供高效推理能力,且广泛整合跨平台硬件,满足端侧部署及应用落地的需求。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程(模型转换opt工具)中,静态Kernel选择的策略以及一些思考。
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。OpenCL(Open Computing Language)是跨平台的并行编程标准,可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台,既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上,大幅度提高了各类应用中的数据处理速度,包括游戏、娱乐、医学软件以及科学计算等等。 import numpy as np import pyopencl as cl import pyopencl.array from pyopencl.ele
pipeline不理想的情况主要有两类,一类是影响II的,一类是不影响II的。影响II的会导致II值大于1,不影响II的称为Serial Regions。
转自程序人生 Kotlin是近来的热门话题。 三周前,Google的Android 团队宣布,除了 Java 和 C ++,Kotlin成为 Android 的第三个官方编程语言。 从 Android Studio 3.0 开始完全支持 Kotlin。 Kotlin 由 JetBrains 开发,拥有良好的表现力和极佳的编译速度。Kotlin 可以编译成 Java 字节码,也可以编译成 JavaScript,方便在没有 JVM 的设备上运行。 在本月的TIOBE编程语言排行榜中,Kotlin排在了第43
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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。
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证,但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码),而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间,因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片,这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候,我才发现网上很多方法不仅繁琐,而且有的甚至还不是那么一回事,没看到一篇完全适合我的情况的。于是,我花了一天半左右的时间,整理这些材料并结合一点TRIZ原理,完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结,不过我的方案不尽完善,欢迎大家指点修正,帮助后人节省时间。
首先,我们先进行访存上的优化。原始版本的矩阵乘法实现虽然简单,但是在进行计算的过程中需要频繁的与DDR进行数据交互,但是DDR与FPGA进行交互的过程中是十分耗费时间与功耗的,因此,我们需要在FPGA上开一个局部的存储空间,先将数据从DDR搬运到FPGA片上的存储空间上,然后再进行计算,计算的过程数据在片上的空间进行索引,最后将计算完的数据再统一搬运回DDR上。这样,在片上的计算过程就不会频繁的受到DDR与FPGA访存慢的限制。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月,华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 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。 那么到底什么是 TVM 呢? 陈天奇在论文(https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf)中解释到,TVM 其实是一个端到端优化堆栈,可以降低和调整深度学习工作负载,以适应多种硬件后
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
根据摄像头不同的接入协议,我们的流媒体服务器分为不同的产品,有支持RTMP协议的EasyDSS,有支持国标GB28181协议的EasyGBS,以及支持RTSP协议的EasyNVR。目前我们的流媒体服务器及视频播放器Easy Player都能够支持H.265编码格式的视频。
承接第二篇Local Memory的实现方法,接下来进一步进行矩阵乘法的优化处理。本文主要解决gmem carry dependency的问题。在这里,不采用Max Memory Ports的方法,因为采用多个接口会消耗大量的LUT资源,并且大大的限制时钟频率的提升。其实,前面分析过了造成gmem carry dependency的原因,在矩阵乘法的实现过程中,我们完全可以将两个输入的数据分离,不需要在一个for循环中同时进行数据的读取而导致一个for循环在pipeline的过程中需要对两个接口进行读取的问题。因此我们改进代码,将两个输入数据分离并实现Burst突发传输。
不过从我对文档的理解来看,感觉更像是添加的一种硬件后端(代理我想应该只是调用调用层面,不是底层实现,另外在Hexagon DSP的委托代理部分,文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI,特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备,毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西,但有DSP硬件),交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后,原Graph变为下面这样:
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现在经过前面两次优化后,代码的组织结构没有什么问题了,现在的关键问题是:矩阵运算的嵌套for循环仅仅实现了内层的pipeline,因为外层for循环无法对内部的for循环flatten,所以外面两层的for循环没有实现pipeline。要解决这个问题,最直接的思路就是将最内层的for循环直接进行循环展开,进一步提高计算过程的并行度。但是在进行循环展开的过程中,需要将内层用到的数组进行切割,否则将无法进行unroll。因此,我们将用到的指令有三个:内层for循环要进行循环展开(unroll),并行计算用到的数组要进行数组切割(array partition),次外层的for循环要流水起来(pipeline)。
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