OpenCL:我可以同时进行“读”操作吗？_您是否可以同时对SQLite数据库进行多个读/写操作？_我可以为nVIDIA GPU编写OpenCL-C++内核吗？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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视频云组网EasyNTS可以进行网络设备穿透吗？如何操作？

智能云组网EasyNTS是如何进行网络穿透，来解决无公网固定IP以及端口问题的呢？ ? EasyNTS云组网的网络穿透采用的是服务转发方式的穿透，穿透率100%，这种功能即为云组网。...不同于传统意义上的p2p网络穿透，即终端网络（p 即私有内网）与终端网络之间直接对等传输，不需要经过第三方服务器进行转发的网络传输方式。...只要EasyNTS云终端设备能连接到EasyNTS云组网，就可以建立起设备的云端组网，将设备的所有网络能力在云端上发布。 EasyNTS在进行网络穿透的时候，需要查看日志信息。...而日志文件内容十分复杂繁琐，无法在前端直接展示渲染，因此我们也提供了一个便捷的方法，就是在取读日志的时候，只取读最后100行， ? 大部分关于穿透的重要数据，都被我们放入日志最后。 ?

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FFmpeg Maintainer赵军：FFmpeg关键组件与硬件加速

FFmpeg同样集成了OpenCL的一些加速，它使得你可以借助GPU进行转码工作并在整套流程中不涉及GPU与CPU的数据交换，这个方案方案会带来明显的性能提升。...Q3：安卓平台现在可以硬件加速吗？...Q4：后台的多任务转码服务器需要用硬件来编码，那么可以同时进行多少任务？如果根据硬件的核心数量来决定，那么超过性能极限是否会导致创建编码器失败？...Q5：还有一个跟WebRTC相关的问题，他说这个在WebRTC 在Chrome里FFmpeg实现硬件加速有哪些，可以替换其他版本的FFmpeg吗？...预计更多的OpenCL会进行加速，我们希望Decoder + Filter + Encoder的整个过程都在GPU内部运算完成从而减少CPU的性能损耗，同时也希望OpenCL具有一定的灵活度。

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Chat Top10 | 如何成为一位远程开发者

、HashSet、TreeSet、Queue 等等集合类，而且用得都比较 niu 比较吊，但是您了解它们都有哪些主要属性吗？...150 元低成本改装家里的门锁，抓好软件硬件，向物联网出发作者 / 夜归人经过几天的摸索，我尝试着用从 0 开始，完成了我最初的构想，现在是，回到家，点亮手机屏幕，拉门把手就可以开门回家了，相比原来的过程...本场 Chat 受限会带领大家入门 OpenCL 编程，然后针对面试中的基础知识点进行详细阐述；帮助大家深入了解 GPU 的运行原理及 OpenCL 编程方法。...8 种方式搭建博客，总有一款适合你作者 / 秦人当今是自媒体的时代，虽然信息爆炸，我们还是要沉掉一些东西的，我想最佳的方式就是通过写博客，不仅可以提高你对技术的思考，也可帮到其他人，何乐而不为。...同时我要告诉你，如果你在一个大公司做久了，可能就没法成为一个远程开发者。

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异构计算综述

每个OpenCL设备包含若干计算单元，每个计算单元又由若干处理单元组成。图7.平台模型 OpenCL通过平台实现主机与设备间的交互操作。...（b）常数内存：全局内存的一部分，但工作项对其中的任意数据只能进行读操作。（c）局部内存：对特定工作组可见，该工作组中所有工作项可以对其中的任意数据进行读写操作。...（4）编程模型数据并行和任务并行是OpenCL可以支持的两种并行编程模型，同时两者的混合模型也得到支持。通常情况下，OpenCL采用的首要模型是数据并行，而对多核CPU主要采用任务并行。...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。...执行内核程序、读、写及复制缓冲区和同步操作等都是通过命令队列中的命令实现的。一个命令队列和一个OpenCL设备是一对一的关系。

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DAY66：阅读Streams

kernel总是串行执行的,所以如果需要在设备端, 通过动态并行启动多个能同时执行的kernel, 则必须在设备端使用多流.这也是论坛上面, 为何很多"我只想使用同一个流, 却需要让里面的多个kernel...而OpenCL则需要单独的通过事件(实际上是barrier)进行约束，用户可以分别理解成, CUDA的动态并行, 默认提供的功能较少, 但用起来简单。...我分别说一下这三点： Host上对流的创建, 可以创建一个普通流, 也可以创建一个非阻塞流.后者这种流, 不对默认流进行隐式的自动同步.而Host上的默认流, 目前也有两种, 一种是经典默认流, 另外一种是新型的...和这个相反的是, OpenCL的"设备端"可以同时指GPU和CPU, 也就是可能存在OpenCL上, CPU同时要负责执行kernel, 还要负责调度的情况。此时就很尴尬了。...特别的, 还影响UI交互的实时性.所以OpenCL用户经常不知道为何, 性能就剧烈下降了("我似乎也没有执行神马操作啊, 怎么会这样")。

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Mac OS X 背后的故事（下）

首先，对于一个几何空间进行网格化，每个网格中的流体，都可以列出纳维斯托克斯方程，把这些方程联立起来进行求解，即可得到各点的温度、压力、湿度、速度等流体信息。...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。...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。...所有与该块相关的元数据块都被重新读、分配和重写。因此，当一个数据写入时发生了任何意外错误，原先的数据依然可以被访问，且文件系统知道哪个操作出了错误而没有完成。...用户可以挂载 ZFS 的存储池，并对池中的文件系统进行读取操作。

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FFmpeg在Intel GPU上的硬件加速与优化

与大多数开源项目相似，VA-API并没有一个特别好的Document进行说明，需要自己仔细的去读它的头文件以了解其设计思想和细节。...与此同时，FEI对客户的能力要求也更高，如果有高阶深层次定制化的编码需求，可以考虑FEI。...CPU，或者考虑从OpenCL层面进行优化。...因为OpenCL现在可与FFmpeg Video的编解码进行Buffer Sharing，这相当于是一个GPU内部零拷贝的过程；只需要依靠Hwmap和Hwunmap实现的map就能直接用OpenCL对现有的...AVFilter进行优化，从而帮助开发者解决此类由于CPU/GPU的数据交换导致的性能问题，与此同时，把OpenCL作为对GPU通用计算的标准接口，来优化我们的各种视频或图像的处理；另外，我们可以将此思路放得更宽一点

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opencl:原子命令实现自旋锁(spinlock)的使用限制

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。...换句话说，从计算单元(CU)的角度来看，计算单元(CU)上运行的每个处理元件(PE)的一次内存访问最终都被合并成以计算单元为单位的一次内存操作。...你还可以理解为每个PE(或work-item)都不能独立地访问内存，必须步调一致的同时访问内存。如果要举个更形象的例子，就像”挷腿跑”比赛 ?...但是对于自旋锁就成了问题：每个PE(或work-item)都不能独立地访问内存，必须步调一致的同时访问内存(而且执行的是原子命令，光想想我的逻辑思维就已经混乱了)，会导致它们不能分别执行加锁和解锁的动作...建议你重新审视你的代码，避免用到自旋锁，这就是我最近折腾一个星期得到的教训。

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GPU加速——OpenCL学习与实践

OpenCL的设计借鉴了CUDA的成功经验，并尽可能地支持多核CPU、GPU或其他加速器。OpenCL不但支持数据并行，还支持任务并行。同时OpenCL内建了多GPU并行的支持。...例如，对一些同步原语(synchronization primitive)的实现都可能会用到原子操作。最常见的就是多个线程如果要对同一存储地址的内容进行更新，就要用到原子操作进行访存。...原子操作往往会对总线做一次锁步操作，让当前总线上的访存操作能按次序进行。同时，又会刷新当前Cache，使得任一线程对全局变量使用了原子操作之后，其他所有线程都可见。...int或unsigned int,而可操作的存储空间可以是全局存储空间也可以是局部存储空间。...主机端可以调用这个函数。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。

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DAY48：阅读 Atomic Functions

大约在我刚刚尝试开始使用CUDA的时候, 我曾经面临过8800GTX(初代的1.0计算能力的卡, 不支持任何原子操作), 和当年的小珍珠GT240的艰难选择....但是还是不能满足我的要求，但是如果能同时算上CPU的计算性能, 则差不多正好，(CPU的核心们提供了好几十个百分点提升, 刚才的性能比较是单核的)，然后客户继续说, 我尝试使用unified memory...来做这个, 但是我有两个问题无法解决：（1）没法同时CPU上的原子操作和GPU上的原子操作协同起来(Pascal的系统级的原子操作支持). (2)Unified Memory不能同时使用, GPU在用...这也是AMD当年在还热心推广OpenCL的时候, 推出的OpenCL 2.0里面的一个重要的演示例子.它们的APU(类似TX2的, 也是CPU+GPU, 不过CPU是x86的, 不是arm, GPU也不是...1个地址上进行原子操作)性能会很惨的.SP将大量无用的空转.Maxwell开始引入了GCN(没错.

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OpenCV中那些深度学习模块

为了方便理解，我把训练大体分为四个步骤：第一步，选定训练参数，如学习比例、批次大小、损失函数类型，初始化网络权重；第二步、设置输入数据，然后进行前向的网络运算；第三步、比较运算结果和真实结果的差异；第四步...；第三、通用性，DNN模块支持多种网络模型格式，因此用户无须额外进行网络模型的转换就可以直接使用，同时它还支持多种运算设备和操作系统，比如CPU、GPU、VPU等，操作系统包括Linux、Windows...前三个均是DNN模块的内建实现，无须外部依赖就直接可以使用。CPU加速用到了SSE和AVX指令以及大量的多线程元语，而OpenCL加速是针对GPU进行并行运算的加速，这也是我们团队工作的主要内容。...我们考虑到网络运算是一层一层按顺序进行的，因此后面的层可以复用前面的层分配的内存。...第10行是可分类的类别，说明我们的MobileNETSSD是一个可以对20个类别进行分类的模型，我们也可以有97或者1000个类别的模型，但是那样的模型会比较大。

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DAY 84:阅读 Driver API和CUDA Context

实际上这个开销就是Runtime在为你自动进行Context创建，Module载入之类的操作，只是这些操作中Runtime里面是全自动的。...但是有失就有得，现在用户可以方便的将kernel指针在自己的代码中进行传递，甚至对kernel的签名进行描述，进行很多灵活的多的调用方式的。还是很方便的。这是今天的章节的综合描述部分。...用户可以看到，以前的最简单的代码，现在都需要用户自己来。但这种操作却可能带来灵活性的多的应用领域。然后具体的这里面需要用户手工操作的概念，我们需要分成好几天来说明。...因为并不是很多人知道一个基本操作系统概念：进程是资源分配的单位，线程是调度执行的单位的。所以这里我明确的说一下，CUDA Context是一种从一张具体的GPU上，切分下来的一部分资源。...（什么时候是可以互相共享的，后面再说）然后这段里还提出了一个隐藏参数的概念，还记得刚才我说过，CUDA Driver API虽然要比CUDA Runtime API简单，但依然要比OpenCL复杂的话吗

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openclmsvc:kernel因为指针对齐方式造成向量类型读写异常

这就是我上一篇博文遇到的问题的根本原因《opencl:一个关于向量赋值的异常》上一个问题的原因分析第一种方式对内存地址对齐方式有要求，但从opencl官方的原文档中并没有找到这种提示或说明。...我开发用的是AMD APP SDK ,我的电脑并没有gpu显示卡，所以在我的电脑上AMD APP SDK 是在4核的CPU(Core2 Quad Q6600 2.4G)来提供OpenCL计算能力的。...，kernel用=操作符读写其中的float4向量时会抛出异常。...从上面cl_float4的定义可以知道，用gcc下编译的时候，cl_float4确实是16字节对齐的，所以用gcc编译就不会存在这个问题。所以更换gcc编译器也是个解决方法。...如果你坚持使用CL_MEM_USE_HOST_PTR模式向kernel传递数据，坚持使用MSVC编译器，可以修改数据结构定义，加上align指令，以满足在MSVC下编译时让自定义的数据结构满足向量数据对齐要求

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SDAccel矩阵乘法优化（四）

从一个矩阵乘法的例子一步一步进行功能设计与性能优化。...端实现基于OpenCL的FPGA矩阵乘法硬件设计....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。...下图中的A展示了默认情况下的顺序执行操作，每次读操作之间相差3个时钟周期（II=3），离最后一次写操作相差8个时钟周期。...图中的B展示了加入循环流水的示意图，每次读操作之间相差1个周期(II=1)，离最后一次写操作相差4个时钟周期，在使用同样的资源下，提高了流水线的启动间隔和延迟。 ?

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CUDA与OpenCL：并行计算革命的冲突与未来

推荐理由文章对CUDA和OpenCL进行了全方位的剖析，从编程模型、硬件兼容性、性能表现到生态系统支持，每一个方面都进行了深入的探讨和对比。...另一种选择是使用转译器或源到源编译器，它们可以将 JavaScript 代码转换为 CUDA 或 OpenCL 代码，从而为 JavaScript 开发人员提供更熟悉的编程体验，同时仍利用 GPU 加速...CPU 擅长顺序处理和分支操作，但未针对高度可并行化的任务进行优化，例如图形渲染或某些涉及同时对大型数据集执行相同操作的科学计算。...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。...例如，图形应用程序可以使用 OpenGL 进行渲染，并使用 OpenCL 将计算密集型任务卸载到 GPU，例如物理模拟、图像处理或机器学习推理。

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DAY86：阅读Kernel Execution

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第85天，我们正在讲解Driver API，希望在接下来的15天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯...而至今OpenCL还在五花八门的提供方案（包括拆成或者克隆成多个kernel对象，每个CPU线程一个，规避多个CPU线程同时启动同一个kernel），还是传统的需要锁去保护这个参数设定到启动的过程。...所以这是为何我们一开头，就说，如果需要将三种著名的GPU上的开发方式进行比较的话，难度是OpenCL > CUDA Driver API > CUDA Runtime API的，这里多少可见一斑。...我个人是不建议这种方式的，每次我看到这种设定方式，都将残缺的参数从初始化的过程中抽取出来，单独的和kernel启动放置在一起。这种方式提升了很高的代码可维护性。同时几乎没有任何CPU上的性能损失。...所有的地址计算都需要普通的SP，进行普通加减乘逻辑运算等。

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【QQ问题汇总】基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗

问题1：基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗？答：有区别，前者往往是cpu上的当时，而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。...最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。...但是从OpenCL2.0起,将此模型启用。因为基本上除了CPU外,常见的GPU并不能很有效的执行此模型下的kernel实例。...在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一份kernel代码, N个work-item在同时执行它, 但对应不同的数据)。CUDA从来只建议使用数据并行的, 否则将十分低效。...这样可以提高性能。但是NV的P2P Copy总是开放的, 但P2P Access需要买专业卡。从函数实现上，例如cudaMemcpyPeer*()以及 cudaMemcpy*()。

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做空机构 Citron 6 大理由唱衰英伟达，2017年谁能问鼎 AI 芯片市场

但是英伟达真的就可以在2017年超越老牌芯片制造商英特尔和AMD吗？从前的客户Google参与芯片市场角逐，又是否成为新晋赢家？...英伟达真的可以在2017年超过老牌芯片制造商，特别是英特尔吗？其股票暴涨到底因为基本面够好，还是被不理性的繁荣所驱动？英伟达是否被非理性繁荣所驱动？...重要的是，英伟达专用GPGPU（general purpose GPUs）同时支持OpenCL和CUDA框架，而AMD显卡只支持OpenCL框架。这诱惑着开发者用更流行的CUDA开发程序。...在讲到计算力的时候，比较的基本单元是乘积累加（MAC）运算次数，也就是每秒钟可以进行的MAC次数。...它研发多种用途芯片进行，同时对软硬件技术进行布局。从性能上和易用性上，开发者会选择哪家还能难说。资本市场看好谁？曾经英伟达是市场的宠儿，现在市场风向变了。有资本正做空英伟达。

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重磅发布 | OpenCV 4.0正式来了

OpenCV4.0上必须操作一波才可以继续工作。...意思是说如果OpenCL不支持的话，还可以通过Vulkan backend来执行一波，显然也要感谢一波对这个问题有贡献的人。...In example, instead of 意思是是说支持快捷方式，可以声明一个别名跳过预处理参数甚至模型路径，说实话小编有点发懵，难道这么就可以操作一波啦，仔细看了一下代码示例，发现确实如此，有一堆默认值...意思是或现在支持OpenCL不需要配置一堆啦，直接一句话搞定，最后又说这个好像只有对Intel GPU才行，对其它还需要操作一波，显然Intel只想于自己方便。哈哈！新模块 ?...DIS稠密光流算法已经从扩展模块中移到主仓发布，在OpenCV视频模板中，同时还把TV L1光流算法从master移到扩展模块中去啦，果然是一波神操作。

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SDAccel矩阵乘法优化（一）

从一个矩阵乘法的例子一步一步进行功能设计与性能优化。...Memory数据的读写访问内核优化突发读/写 5、数组分割通过循环展开与数组分割的方式，实现更好的计算性能数组分割循环展开流水线设计 CPU端实现mmult计算 void mmult_cpu...也就是在LOOP2循环体中有out[i * dim + j] = 0;操作，而out数组在内层LOOP3中同样用到。...反过来说，假如说编译器对LOOP2与LOOP3进行Flatten，那么对于out[i * dim + j] = 0操作在同一个循环中将不知如何与内部的循环体进行融合。 ?...关于gmem的carried dependence问题可以关注我的另一篇文章 gmem carry dependency 分析硬件仿真结果 ?

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