1:创建命令队列 cl_command _queue  clCreateCommandQueue( cl_context context,   //上下文 cl_device_id device,    //设备 cl_command_queue_properties properties,   //队列属性 cl_int errcode_ret //错误代码 ) 队列属性: CL_QUEUE_OUT_OF_OEDER_EXEC_MODE_ENABEL 使能性能分析事件 CL_QUEUE_PRO…

老李推荐:第6章6节<MonkeyRunner源码剖析>Monkey原理分析-事件源-事件源概览-命令队列   事件源在获得字串命令并把它翻译成对应的MonkeyEvent事件后,会把这些事件排队放入一个由事件源维护的队列,然后其他地方如Monkey类的runMonkeyCycles方法就可以去把队列里面的事件取出来进一步进行处理了.那么这里我们先看下属于MonkeySourceNetwork内部类的命令队列的类图: 图6-6-1 命令队列类图 整个继承关系非常清晰简洁,CommandQueu…

一.简介 耦合是软件不能抵御变变化的根本性原因,不仅实体对象与实体对象之间有耦合关系(如创建性设计模式存在的原因),对象和行为之间也存在耦合关系. 二.实战 1.常规开发中,我们经常会在控制器中或者Main方法中调用多个对象,进行批量的操作(完成一次事务性的操作),像下面这样: /// <summary> /// 设计模式之Command命令模式 /// </summary> public class Program { public static void Main(string…

1:将内核执行命令入队(该命令可被多个工作项执行) cl_int clEnqueueNDRangeKernel( cl_command_queue command_queue, cl_kernel kernel, cl_uint work_dim, //数据的维度 const size_t * global_work_offset, //各维度上的全局ID偏移量 const size_t* globak_work_size, //各维度上工作项数目 const size_t* local_wor…

1:将缓存对象的内容读到缓存对象中(从设备到主机) cl_int clEnqueuReadBuffer( cl_command_queue command_queue, //命令队列 cl_mem buffer,    // 缓存对象 cl_bool blocking_read, //是否堵塞CL_TRUE CL_FALSE size_t offset,    //缓冲区起始偏移位置 size_t size,   //缓冲区大小大小 void *ptr,    //宿主机内存中的指针,指示所读数…

总结一下,opencl的步骤差不多是这些 先要获取平台的id clGetPlatformIDs(nPlatforms, platform_id, &num_of_platforms) 然后获取设备id clGetDeviceIDs(platform_id[1], CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, %device_id &num_of_devices) ////这里要注意的是,如果有多个设备(如cpu和gpu)platform_id必须使用数组形式传入 然后是创建上下文clCre…

引言 opencl中,上下文(context)是一个抽象容器并存在于主机端,它能协调主机与设备之间的交互机制,管理设备上可以的内存对象,跟踪针对每个设备新建kernel和程序. API函数clCreateContext 新建上下文的API函数是clCreateContext( ).其中properties用来限定上下文的范围.它可以提供指定的具体硬件平台,开启OpenGL/OpenCL的互操作性或者开启其他着眼于未来的参数. cl_context clCreateContext( const c…

GPU的并行运算能力远超CPU,有时候我们会需要用到超大数据并行运算,可以考虑用GPU实现,这是一篇C#调用GPU进行运算的入门教程. 1: 下载相关的库: https://sourceforge.net/projects/openclnet/ 看起来已经N久没更新了, 不过没关系,这只是API声明和参数,opencl本身是有在更新的. 里面有源码也有DLL,可以引用DLL,也可以直接把源码添加到工程使用.(建议直接添加代码...) *** 需要注意的是 ***:自己建立的工程有个默认的Prog…

本来Cuda用的挺好,为了Apple,放弃Cuda,改投OpenCl.好不容易OpenCl也算熟悉了,WWDC2018又宣布了Metal2,建议大家放弃OpenCl,使用Metal Performance Shaders. Apple是一个富有"革命性"创新力的公司,很多创新,会彻底的放弃原有的积累.不断带来新能力的同时,也让人又爱又恨. 下面是一个例子,用于演示如何使用Metal+Shader来加速mac的大规模数据计算. 主程序使用swift.随机生成一个大规模的整数数组,然后分配…

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…