多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算

版权声明:很多其它内容,请关注[架构师技术联盟]公众号 https://blog.csdn.net/BtB5e6Nsu1g511Eg5XEg/article/details/80059122 当摩尔定律还是行业的铁律时.计算机编程差点儿一直都是串行的,绝大多数的程序仅仅存在一个进程或线程.大家还过着“我写个程序,性能达不到就睡个觉,等硬件工艺刷新硬件性能.性能就达标了”的美好生活.2003年以后由于工艺达到了瓶颈.你光“睡觉”是不行了. 异构并行计算作为重要技术之中的一个承担起了技术变革的重任.

▶ 第十二章,在其他语言中使用 OpenCL ● JOCL(Java Building for OpenCL),PyOpenCL ● 一个 PyOpenCL 的例子代码,需要 pyopencl 包 import pyopencl as cl import numpy as np import numpy.linalg as la a = np.random.rand(50000).astype(np.float32) b = np.random.rand(50000).astype(np.flo

▶ 第五章,OpenCL 的并发与执行模型 ● 内存对象与上下文相关而不是与设备相关.设备在不同设备之间的移动如下,如果 kernel 在第二个设备上运行,那么在第一个设备上产生的任何数据结果在第二个设备上都是随需可用的. ● OpenCL 中任务图通过事件对象来构建,事件对象不仅注册任务的完成,而且保证被此任务访问的所有内存数据的一致性. ● 一个设备可以有多个命令队列,每个设备都必须有自己的命令队列. ● OpenCL 事件可以实现同一个上下文中的同步,而不能保证同一设备上的同步. ● su

▶ 总体印象:适合 OpenCL 入门的书,有丰富的代码和说明,例子较为简单.先把 OpenCL 代码的基本结构(平台 → 设备 → 上下文 → 命令队列 → 创建缓冲区 → 读写缓冲区 → 编译代码 → 创建程序 → 创建内核 → 设定内核参数 → 执行内核 → 缓冲区读写 → 回收检查结果)定死了,在围绕这个结构展开算法和应用. ▶ 第一章,并行编程入门 ● 开放计算语言(Open Computuing Language,OpenCL) ● 设备语言可以高效映射到众多的内存系统构架上:主机端

▶ 使用 OpenCV 从文件读取彩色的 png 图像,旋转一定角度以后写回文件 ● 代码,核函数 // rotate.cl //__constant sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_FILTER_NEAREST | CLK_ADDRESS_CLAMP;// 设备采样器,可以启用,并删除函数 imageRotate 中的采样器参数 __kernel void imageRotate(__read_only image2d

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.

随着OpenCL的普及,现在有越来越多的移动设备以及平板.超级本等都支持OpenCL异构计算.而这些设备与桌面计算机.服务器相比而言性能不是占主要因素的,反而能耗更受人关注.因此,这些移动设备上的GPU与CPU基本都是在同一芯片上(SoC),或者GPU就已经成为了处理器的一部分,像Intel Ivy Bridge架构开始的处理器(Intel HD Graphics 4000开始支持OpenCL),AMD APU等. 因此,在这些设备上做OpenCL的异构并行计算的话,我们不需要像桌面端那些独立G

背景 Read the fucking official documents! --By 鲁迅 A picture is worth a thousand words. --By 高尔基 说明: 对不起,我竟然用了一个夺人眼球的标题: 我会尽量从一个程序员的角度来阐述OpenCL,目标是浅显易懂,如果没有达到这个效果,就当我没说这话: 子曾经曰过:不懂Middleware的系统软件工程师,不是一个好码农: 1. 介绍 OpenCL(Open Computing Language,开放计算语言):

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

▶ <OpenCL异构并行编程实战>P224 的代码,先放上来,坐等新设备到了再执行 //kernel.cl __global ); // 全局原子对象 __kernel void memoryOrderTest01(__global int *dst) { __local volatile atomic_int localAtom; // 本地原子对象 atomic_init(&localAtom, ); ); work_group_barrier(CLK_LOCAL_MEM_FEN

这些年学过的FPGA 最近看了老罗的鄙视链是怎样炼成的,联想到FPGA.从2011年底开始接触FPGA到现在已经快接近4个年头了,这四年见证了Altera-FPGA的发展,使用的cyclone系列的芯片也从cyclone到现在cycloneV,从单纯逻辑门,到集成DSP模块,再到现在的集成ARM,工艺技术也从最初的90nm发展到现在的28nm,最小的可以达到14nm(这么高级的芯片目前还没有用过),设计软件也从当初的Quartus II 9.0-- Quartus II 11.0-- Quart

OpenGL是3D图形接口工业标准,使用上非常简单,所有API不过上百个函数,但理解OpenGL就没那么简单,本文总结OpenGL的学习资源,包括官方资料.网上教程.示例程序等. Wikipedia: OpenGL,介绍了OpenGL的历史及版本: Graphics processing unit,介绍了GPU,由于OpenGL更像个底层驱动,了解GPU对理解OpenGL很重要. 书籍: 红宝书(The Red Book),OpenGL Programming Guide,目前最新版第8版(20

腾讯QQ空间超分辨率技术TSR:为用户节省3/4流量,处理效果和速度超谷歌RAISR 雷锋网AI科技评论: 随着移动端屏幕分辨率越来越高,甚至像iPhone更有所谓的“视网膜屏”,人们对高清图片的诉求也随之越来越大.在QQ .QQ空间.微博.微信等社交平台,人们常乐于发送和浏览数兆的高清图片,以获得更佳的视觉体验.但这也给用户造成了一定的困扰——要看高清大图也就意味着要占用大量带宽,一来是数据成本增加,二来加载速度会变慢,导致用户体验不佳.在时间就是金钱的时代,怎么能把这么宝贵的时间用在等待lo

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理

今天抽空回顾了一下Spark相关的源码,本来想要了解一下Block的管理机制,但是看着看着就回到了SparkContext的创建与使用.正好之前没有正式的整理过这部分的内容,这次就顺带着回顾一下. Spark作为目前最流行的大数据计算框架,已经发展了几个年头了.版本也从我刚接触的1.6升级到了2.2.1.由于目前工作使用的是2.2.0,所以这次的分析也就从2.2.0版本入手了. 涉及的内容主要有: Standalone模式中的Master与Worker client.driver.excutor

这个月6号开始,着手解决一个具有实际意义的计算任务.任务数据有9879896条,每条包含30个整数,任务是计算每两条数据之间的斯皮尔相关系数及其P值.原始数据只有500+MB,因此我并不认为这是个多么大的计算任务.随后稍加计算,我还是很惊呆的,要计算(9879896×9879895)÷2≍4.88亿亿组数据,但此时这还只是个数字概念,我也没意识到时间复杂度和空间复杂度的问题. 1. 计算规模初体验 数据格式:9879896行,30列,每列之间以空格符隔开,例如: 0 2 0 2 0 0 0 0

在pc上调试好的图像处理算法想要在android手机上跑一下看看速度需要一下几个步骤 1.建立一个android application,通过ndk调用你写好的图像算法的c/c++ code 2. 然后将你的code放到jni文件中,编写android.mk,之后利cgywin编译生成.so供android调用 3.之后把你的java code编译成apk,然后pull到手机中就可以看到结果了. 总的来说,如果没有做优化的话,直接在手机跑pc上的code,结果一般都是惨不忍睹,一般需要针对算法做

嵌入式领域里面,不同的SOC芯片往往喜欢采用不同的GPU,目前为止有4家公司提供移动端的GPU芯片:ARM.Imagination Technologies.Vivante和Nvidia (高通Adreno和Broadcom VideoCore不在名单). 下面的这个列表是比较老的系列芯片,最新的产品可以去官网查看: ARM Imagination Technologies Vivante Nvidia Mali-400 Series: Mali-400 MP(Rockchip RK3066)

什么是OpenCL? OpenCL全称Open Computing Language,是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL 1.0主要由一个并行计算API和一种针对此类计算的编程语言组成,