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开始使用PyOpenCL
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我最近发现了GPU(通用图形处理单元)的强大功能，并希望利用它在一台机器上执行“繁重”的科学和数学计算(否则需要大CPU集群)。在我的例子中，我有一个普通的英特尔4000 GPU，似乎与OpenCL很好地合作。我怎么才能开始使用PyOpenCL呢？我真的需要在Python和/或OpenCL方面有经验吗？我的背景是fortran，事实上，我需要将一个冗长的fortra
浏览 0提问于2013-08-24得票数 12
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我现在在Android上编程，我想知道我们现在是否可以在Android上使用GPGPU？我曾经听说过Renderscript将来可能会在GPGPU上执行。但是我想知道我们现在是否有可能在GPGPU上编程？如果我可以在Android GPGPU上编程，我可以在哪里找到一些教程或示例程序？感谢您的帮助和建议。到目前为止，我知道OpenGL ES库现在是使用图形处理器加速的，但我想使用图形处理器进行计算。我想要做的是加速计
浏览 0提问于2012-09-09得票数 14
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我对GPGPU和编程非常陌生。我想知道，像单样本Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)和Levene检验这样的统计假设检验是否可以使用CUDA在GPGPU (SIMD)中实现？
浏览 0提问于2011-04-15得票数 2
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尝试学习PyOpenCL，但我找到的唯一示例是：
它似乎并行化了一个C++脚本，用引号引起来。我在这个问题上找不到任何明确的答案。这里有没有人用过PyOpenCL来加速python代码，或者它只用于C++？
浏览 1提问于2013-09-10得票数 2
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在我的着色器中，我可以编写如下代码int b = 2;有没有办法将c的值从shader-land提取到JavaScript-land？
浏览 0提问于2012-10-11得票数 0
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我目前正在用OpenCL编写一个较小的项目，并试图找出真正导致内存合并的原因。每一本关于GPGPU编程的书都说GPGPU应该如何编程，但没有说明为什么硬件会喜欢这样。那么是不是有一些特殊的硬件组件来合并数据传输呢？或者仅仅是为了更好地利用缓存？或者它是完全不同的东西？
浏览 5提问于2017-10-01得票数 1
英特尔的库有一项名为的功能。它允许您指定函数序列、组合函数，并通过缓存友好的平铺处理将组合的函数应用于数组。这比简单地遍历每个函数的整个数组提供了更好的性能。这项技术似乎也会让运行在GPU上的代码受益。有许多可用的GPU库，例如，但似乎没有一个具有像DMIP这样的功能。我是不是遗漏了什么？或者，GPU库不能从自动函数组合中受益有什么原因吗？
浏览 0提问于2013-01-10得票数 0
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工作在面向对象的C++库，我想利用我的英特尔图形GPU。我试着学习一些OpenCL，结果发现它不支持C++ O.O编程风格和类。任何可以让GPU更容易使用的库或框架建议都会很有帮助。
非常感谢，阿明
浏览 10提问于2020-10-12得票数 1
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我想学习GPGPU和CUDA编程。但我知道只有英伟达显卡支持它。我的笔记本电脑配有英特尔高清显卡。因此，我需要搜索是否可以使用英特尔显卡进行GPGPU或类似的操作。谢谢你提供的任何信息。
浏览 3提问于2012-03-05得票数 4
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是否有一种沿__m256d/s向量计算函数的方法？_mm256_set_pd(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f);}
Nvidia Quadro K6000 ~ 5
浏览 0提问于2014-11-11得票数 3
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我最近学习了GPGPU和并行编程的一些工具(OpenCL、CUDA、C++ AMP和OpenMP)，并一直在寻找更多需要改进的东西。我知道有专门为快速比特币挖掘(“块eruptor")设计的USB设备。有办法通过OpenCL或其他类似GPGPU的API编程吗？虽然它们可能是为特定目的而构建的，但它们可能具有可用于其他任务的计算能力。
浏览 2提问于2013-09-08得票数 2
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GPU加速的硬件模拟？
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我正在调查GPGPU是否可以用于加速硬件模拟。我的推理是这样的:由于硬件本质上是非常并行的，为什么要在高顺序CPU上模拟？如果不是因为GPU受限的编程风格，GPU在这方面将非常出色:您只有一个内核在运行，等等。
我没有GPGPU编程的经验，但是可以在OpenCL / CUDA中使用事件或队列吗？编辑:我所说的硬件仿真不是指仿真，而是比特精确的行为仿真(就像VHDL行为仿真一样)。
浏览 0提问于2011-09-10得票数 5
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GP GPU入门？
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关于GPGPU编程入门，我有两个基本问题：
(1)如果我在Mac上执行GPGPU，是否会影响显示器上的图像？我如何知道窗口系统或其他程序的输出不会竞争GPU？(2)有没有办法不用购买高端显卡就可以在某处试用AMD GPU编程？我见过的租借云服务都在使用Nvidia。我的计算将是逻辑整数(位缠绕)计算限制，我已经读到AMD GPU更适合这些应用程序。
浏览 1提问于2014-05-03得票数 0
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由于图形管道中引入了可编程着色器，使得GPGPU的概念得以实现，它利用GPU作为通用的并行数据处理引擎。然而，据我所知，与GPU相比，GPU仍被大量用于图形处理，因此它使用了许多无法编程的固定图形流水线级。如果我的理解是正确的，当一个数据被GPU处理，不管数据的类型(图形还是一般的)，它应该通过固定的图形管道处理，包括可编程的阶段和非可编
浏览 2提问于2020-06-25得票数 0
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GPGPU的原理是在视频卡上使用并行处理器来大幅度提高性能。
在那个阶段，我可以开始研究OpenCL SDK，并编写/编译DLL，以便从任
浏览 9提问于2009-12-20得票数 15
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我是GPU计算领域的新手。所以我非常希望有人能给我解释最基本的东西。我必须拥有以下GPU的英特尔芯片组：
我感兴趣的是在GPU中运行具有巨大数据集的代数和位函数，比如数组的转置或数组线的位移位。目标当然是获得更多的表现。我的主要问题是如何在GPU上编写这样的程序？在过去，我曾使用数据自动化系统在nVIDIA视频卡上编程。我从以前的<
浏览 2提问于2014-09-02得票数 7
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GPGPU和多核？
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从程序员的角度来看，GPGPU和常规的多核/多线程CPU编程之间的主要实际区别是什么？具体地说：
哪种类型的问题更适合于常规多核，哪些类型更适合GPGPU? GPU的主要区别是什么？If 有哪些关键的底层硬件差异需要在编程模型中出现任何差异？哪种问题通常更容易使用，由多少来决定?从长远来看，为GPU实现高级并行性库，例如或GPU计算是非常有效的，为什么GPU的设计不更像G
浏览 0提问于2011-05-07得票数 38
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我正在尝试使用FPGA/GPU来加速我的任何软件。在这两个中选择，我有点迷惑。哪些领域适合FPGA，哪些领域适合GPU (如图像处理适合GPU)。此外，知道哪些区域可以加速20倍以上也是很好的。我对GPU更感兴趣，因为与FPGA相比，GPU更便宜，编程更容易
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
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我一直在阅读有关CUDA和OpenCL的文章，并了解到在这些框架出现之前，开发人员只能使用OPENGL和D3D等低级API。不幸的是，我找不到太多关于它的信息。这是一种广泛的商业实践，还是只是他们在研究和军事实验室中使用的东西？我相信这里的某些人会有早期GPGPU编程的经验。
浏览 1提问于2010-07-09得票数 4
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