▶ 函数 vloadn 和 vstoren 来实现全局存储器和局部存储器之间的向量拷贝 ● 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cl.h> ; const char *programSource = " \ __kernel void prog(__global int *A, __global int *B) \ { \ ); \ int4 temp = vload4(idx, A); \…

hashcat   描述 hashcat是世界上最快,最先进的密码恢复工具. 此版本结合了以前基于CPU的hashcat(现在称为hashcat-legacy)和基于GPU的oclHashcat. Hashcat被公布为下开源软件MIT许可证. 当前版本 当前版本是5.1.0. 资源 主页:https://hashcat.net/hashcat/ 支持论坛:https://hashcat.net/forum/ 源代码:https://github.com/hashcat/hashcat/ 报告问…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

英文出自:Streamcomputing 转自:http://www.csdn.net/article/2013-10-29/2817319-the-application-areas-opencl-can-be-used 摘要:个经典案例.有人将其称之为OpenCL计算领域的13个"小巨人". 一.Dense Linear Algebra(稠密线性代数) 级(矢量/矢量vector/vector),2级(矩阵/矢量),3级(矩阵/矩阵),应用范围极其广泛. 应用范围: 线性代数:LA…

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…

▶ 矩阵乘法,按照书里的内容进行了几方面的优化,包括局部内存,矢量数据类型,寄存器,流水线等. ● 最直接的乘法.调用时 main.c 中使用 size_t globalSize[] = { rowA, colB }, localSize[] = { , }; .rowA 蕴含在 get_global_id(0) 中了,不再出现在函数中,后面的几种方法也如此. // multiply.cl __kernel void multiply01(__global float *inputA, __gl…

▶ 一个完整的两向量加和的过程,包括查询平台.查询设备.创建山下文.创建命令队列.编译程序.创建内核.设置内核参数.执行内核.数据拷贝等. ● C 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cl.h> ; // 参与运算的矢量长度 // 内核函数代码,通常写在另一个 .cl 文件中 const char *programSource = " \ __kernel void vectorAdd(__g…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld.  技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 关于摩尔定律: 摩尔定律1965年提出,晶体管密度是按照每年翻倍发展的,之后的趋势也是这样--每一代芯片的的时钟频率提高50%,而同时工艺节点减小了0.3,功耗密度翻倍(保持功耗相同的情况下,面积0.7*0.7=0.49,因此提高频率使得性能提升了):而在2000年中期之后,出现了物理尺寸更小的器件,意味着,我们没有办法保持功…

Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy(Numerical Python)是高性能科学技术和数据分析的基础包. 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象.NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象(即ndarray),该对象是是一个快速而灵活的大数据集容器. 3. 创建ndarray data1 = [1,2.4,4,3,0] arr1 = np.array(data1) 除np.array可以创建新数组之外,zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全0…

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.…