异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
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
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)。
AI科技评论按,本文来源于王天祺在知乎问题【如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)?】下的回答,AI科技评论获其授权转发。 以下主要引用自西安邮电大学李涛老师关于连接智能和符号智能的报告,以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slide,推荐大家去读下原文。 Scalable and Modularized RTL Compilation of Convolutional Neural Network onto FPGA 地址:http://fpl2016.org/slides/S5b_1
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/51532139
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/51187819
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。
UMat对象起源 OpenCV3中引入了一个新的图像容器对象UMat,它跟Mat有着多数相似的功能和相同的API函数,但是代表的意义却太不一样。要说到UMat对象的来龙去脉,必须首先从OpenCL来开始说,OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准,这个标准最早是苹果公司提出,后来变成了一个国际标准,目的是通过它开发通用的GPU计算软件,中国的华为是该标准的成员之一。说的直白点就是如果CPU或者GPU支持OpenCL标准,就可以通过OpenCL相关编程实现使用GPU计算。OpenCV2.x开始支持它,
Mac OS X 背后的故事(九)半导体的丰收 半导体的丰收(上) 在美国宾夕法尼亚州的东部,有一个风景秀美的城市叫费城。在这个城市诞生了一系列改变世界的奇迹:第一个三权分立的国家——美立坚合众国,就在第五街的路口诞生;举世闻名的费城交响乐团,1900年在市中心的 Academy of Music 奏响了他们的第一个音符。而写这篇文章时,我正坐在三十四街的宾夕法尼亚大学计算机系的一楼实验室,面前摆放着世界上第一台电子计算机——ENIAC。 1946年 2 月 14 日,ENIAC 问世,每秒可运行
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。
先执行 ethminer -G –list-devices 查看Gpu数量,我的机器是8Gpu,执行命令后
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第66天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的34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。
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?
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。
大家好,今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
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。
Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。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。深度学习是一个非常强大的工具,对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大。您将看到,只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络。
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。
TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎,同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中,有一个实验相当成功。在此,我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎,与现有的 OpenGL 后端相比,其在适当大小的神经网络(为 GPU 提供足够的工作负载)的推理速度可提升高 2 倍。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
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。
AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑,OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构(HSA)的功能,比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存,可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外,GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优,简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
用opencv4时,用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题:
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/50767201
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中,一般而言,编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上,需要请求(或接收)一个空输入缓冲区,填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后,你请求(或接收)一个填充的输出缓冲区,消耗其内容并将其释放回编解码器。
【GiantPandaCV导语】以卷积和im2col+gemm实现卷积操作举例,来图解深度学习中Tensor的NC4HW4(其实应该是N{C/4+C%4>0?1:0}HW4),写成NC4HW4方便阅读
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:
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
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
最近这个问题在知乎比较火,这里将本公众号两个作者的回答以文章的方式分享出来,希望对感兴趣的读者有帮助。
三天前OpenCV通过GITHUB正式发布了OpenCV又一个重要里程碑版本OpenCV 4.0。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布,该深度学习库支持加速卷积神经网络,并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考,机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性: 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器(Deep Convolution Solver) 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/51480033
英伟达不同时代产品的芯片设计不同,每代产品背后有一个微架构代号,微架构均以著名的物理学家为名,以向先贤致敬。当前比较火热的架构有:
APPML(Accelerated Parallel Processing Math Library )和Bolt(C++ template library OPENCL)两大项目主要技术负责人Kent Knox(AMD任职已有15年)在AMD开发者博客上发表博文称,目前,AMD将加速并行处理数学库开源,内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上,同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上,命名为clMath,
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP,主打高效、准确的“听歌识曲”,“扫描识别MV”功能,这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge ),可以减少计算时间,改善用户体验,但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力,例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
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。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。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”。
这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 2 篇博文。在前文中,我们讲解了如何创建硬件以及如何通过 XSA 将元数据 (metadata) 传递给 Vitis™。
摘要 最近几年数据量和可访问性的迅速增长,使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代,使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术,也被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力,只有更好的硬件加速条件,才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元(GPU)集群作为通用计算图形处理单元(GPGPU),但现场可编程门阵列(FPGA)提供了另一个
每周推荐的最新 Chat Top10 没有固定主题,仅仅是编辑部参考多方评分和反馈挑选出来的好文章,不一定适合你的口味,建议小心食用~
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。
这个项目 GGML 子仓库中, third_party/ggml/src/CMakeList.txt 有个错误。打开并找到 178-183 行:
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。
OpenCV 3中的Transparent API就是OpenCV 2中的OCL模块,从OpenCV 3开始,已经没有OCL模块,取而代之的是Transparent API。Transparent API主要是用来提升性能的。
在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.
opencv编译参数,with_opencl自动连接opencl的库加速opencv计算
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
本文是由来自上海交通大学 Apex 实验室的本科生 Lianmin Zheng 发表于 TVM 的一篇博客,文中阐述了如何使用 TVM 优化移动端上的 ARM GPU 的深度学习。 AI 研习社对原文
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云