参考《AMDOpenCL大学教程》OpenCL内存对象就是一些OpenCL数据,这些数据一般在设备内存中,能够被拷入也能够被拷出。OpenCL内存对象包括buffer对象和image对象。Buffer对象:连续的内存块----顺序存储,能够通过指针、行列式等直接访问。Image对象:是2维或3维的

转载https://deepinout.com/opencl/opencl-basic-tutorials/opencl-create-command-queue.html在OpenCL上下文中，有内存、程序和内核对象，对这些对象的操作就需要使用命令队列。一条命令就是主机发送给设备的一条消息，用来告诉设备执行一个操作。这个操作包含主机与设备间、设备内

转载https://deepinout.com/opencl/opencl-basic-tutorials/opencl-create-context.html上下文为关联的设备、内存对象、命令队列、程序对象、内核对象提供一个容器。上下文是OpenCL应用的核心。正是上下文驱动着应用程序与特定设备以及特定设备之间的通信。对于上下文中关联的

clGetDeviceIDs查询支持OpenCL设备列表：cl_intclGetDeviceIDs(cl_platform_idplatform,cl_device_typedevice_type,cl_uintnum_entries,cl_device_id＊devices,

参考OpenCL平台clGetPlatformIDs使用如下函数查询来获得系统平台列表：cl_intclGetPlatformIDs(cl_uintnum_entries,cl_platform_id＊platforms,cl_uint＊num_platforms)在OpenCL程序中，上述函数可以调用两次：

对一个项目设计方案进行优化计算，因为严重非线性、多峰等问题，常规优化算法效果极差。采用遗传算法来计算，效果不错，搜索到最优点的概率比较高。只是计算速度很慢，一个计算点大概要2个多小时，方案一次要算大约2千点，这哪算得过来啊？考虑到遗传算法多个体的特点，天然适合并行计算，就找熟人

当《圣剑传说VisionsofMana》游戏崩溃黑屏提示“找不到OpenCL.dll”时，可尝试以下方法修复。首先，从正规网站下载与系统匹配的OpenCL.dll文件。然后将其放入系统目录中，如System32文件夹。还可以检查显卡驱动，更新或重新安装显卡驱动程序。本篇将为大家带来《圣剑传说Visionsof

系统win11visualstudio2022opencl3.0库：Releases·KhronosGroup/OpenCL-SDK(github.com)在新建的解决方案中项目->[项目名称]和属性点选c/c++->常规->附件包含目录->编辑，将自己下载的oepnclsdk的include路径填进去，作为头文件的引用目录点选链接器->常规->附加库

子缓冲区可以把一组数据拆分成多个部分，然后每个部分送到不同的设备上运行。这里将给出一个例子，代码的运行环境是VS2015、OpenCL3，显卡是AMDA4处理器的核芯显卡和另一个AMD的入门级独立显卡。CPP文件如下：stringkernelStr=u8R"(kernelvoidadd(globalconstint*input,

SVM（共享虚拟内存）是为了解决向显卡传输数据中包含指针的问题。此时仅用cl::Buffer拷贝数据是不够的，因为数据中的指针会因为拷贝变成野指针。这就需要SVM的帮助，它可以保证数据中的指针到达GPU后仍然可以使用。这里给出一个计算单向链表中数字的和的例子。代码运行环境是VS2017，OpenCL

本文主要是async_work_group_copy(...)和wait_group_events(...)的使用范例。展示了从全局内存到局部内存加载数据和从局部内存到全局内存写入数据。这系列内置函数可以用来取代直接赋值式的代码。不过我没有仔细对比过使用异步复制和直接赋值那个效率更高。本系列函数中还有定步

在一些有多个显卡，比如一个核芯显卡和一个独立显卡的系统中使用显卡加速，OpenCL默认的设备可能不是性能更好的独立显卡。这时候可以用下述方法更换显卡，代码如下。本例在VS2015和OpenCL3.0下测试通过：conststringkernel=u8R"(kernelvoidreduceSum(globalint*num,globa

本文给出一个规约算法求数组的和的例子。本例子求20000000（两千万）个整数的和。运算过程分成了两步，第一步是GPU对每一个工作组内规约求和，然后将每个工作组的求和结果放到数组中输出。第二步是对输出的数组用CPU求和。实际运行对比发现GPU的效率不如用CPU直接求和。下述算法运行环境

需要管理GPU资源，使用java编写，选用opencl框架，并且选择org.jocl包（<dependency><groupId>org.jocl</groupId><artifactId>jocl</artifactId><version>2.0.5</version></dependency>）。具体opencl原理此处不涉及，仅记录使用java该如何做基本操作。最少要以下几步，详细可以参看：ht

国产嵌入式GPGPU-soc的开发多使用opencl，开发时需要在Windows下搭建GPU计算的测试框架，用以对算法实现进行测试。在Windows平台下利用方便的开发工具对算法进行基本实现和调试，然后就能方便在soc上进行调试。开发环境：两台笔记本：CPU均是i9-12900H 2.50GHz，带有核心显卡IrisXeGP

现在AI框架主要用Pytorch，包括一些常用的库对Pytorch支持都较好一、华为昇腾npu能够跟上Pytorch的更新，直接和Pytorch兼容，而且有较多人来维护，代码风格不错，之前是通过注入Pytorch预留的的xla搞的接入，现在被官方接收了。非常推荐，笔者用他的框架实现了自有GPGPU芯片手写数字识别的训

背景编译报错OpenCLplatformIDisemptyOpenCLplatformnameisemptyFailedtofindanyoftheseOpenCLplatforms:Intel(R)FPGAEmulationPlatformforOpenCL(TM)Intel(R)FPGAEmulationPlatformforOpenCL(TM)(preview)llvm-foreach:icpx:error:fpg

当前，科学计算需求急剧增加，基于CPU-GPU异构系统的异构计算在科学计算领域得到了广泛应用，OpenCL由于其跨平台特性在异构计算领域渐为流行，其调度困难的问题也随之暴露，传统的OpenCL任务调度需要在编码阶段确定调度方案，这种人工调度难度高、适应性差、效率低下、且存在资源竞争问题。Mu

OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels（在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分割和数据分割的并行计算机制。1.OpenCL提供了并行计算的机制

一、程序员自检手册为了避免焦虑，你首先需要做的就是梳理你的业务：（1）你所在的行业是轻资产还是重资产？重资产就是人绕着机器转，创业需要买一大堆设备。如果是重资产，赶紧换一个。（2）你在行业中的位置，离最终用户有多远？如果中间有一堆中间商赚差价，要么干掉，要么走人。（3）你目前的技能能够

平台模型OpenCL平台总是包括一个宿主机（host）。宿主机与OpenCL程序外部的环境交互，包括I/O或与程序用户的交互。宿主机与一个或多哥OpenCL设备连接。OpencL设备通常称为计算设备，设备可以是CPU，GPU、DSP或硬件提供以及OpenCL开发商支持的任何其他处理器。OpenCL进一步划分为计算单元

这几天组里一位做SAR的师弟在用ENVI53+SARscape5.2.1时遇到了OPENCLPlATFORM/DEVICESNOTFOUND的情况，/SARscape/Preferences/Preferencescommon工具，Generalparameters面板的OpenClPlatformName和OpenCLDeviceName分别为NOPlatform和NoDevice，步骤没办法进行下去，帮忙看了