字符串查找是信息安全.信息过滤领域的重要操作,尤其是对大文本的实时处理.这篇作为实例,使用GPU OpenCL进行精确模式串查找. 1.加速方法 (1)将少量常量数据,如模式串长度.文本长度等,保存在线程的private memory中. (2)将模式串保存在GPU的local memory中,加速线程对模式串的访问. (3)将待查找的文本保存在global memory中,使用尽可能多线程访问global memory,减小线程平均访存时间. (4)每个work-group中的线程操作文本中一

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

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

▶ 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

▶ 照着书上的代码,写了几个一步归约的计算,只计算一步,将原数组归约到不超过 1024 个工作项 ● 代码 // kernel.cl __kernel void reduce01(__global uint* input, __global uint* output, __local uint* sdata) { ), blockSize = get_local_size(); unsigned int s; sdata[tid] = input[get_global_id()]; barrie

▶ 参考书中的代码,写了 ● 代码,核函数文件包含三中算法 // kernel.cl __kernel void bitonicSort01(__global uint *data, const uint stage, const uint subStage, const uint direction)// 基本的元素对调整 { ); << stage)) % ) ? - direction : direction; // 判断本工作项的元素对应该排成升序还是降序 << (stag

▶ 函数 clCreateProgramWithSource 接收 OpenCL 代码(设备无关)来创建程序,而函数 clCreateProgramWithBinary 接收已经经过函数 clBuildProgram 的 build 过的代码(设备有关)来创建程序 ● 范例代码,还是计算两向量和 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <cl.h> ; const

▶ 计算直方图,由原子计数和规约计算两部分组成 ● 最简单的版本,代码 // kernel.cl #pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_local_int32_base_atomics : enable #define N_BANK 16 // 缓存 bank 数 #define SIZE_OF_BIN 256 // 256 个桶 #define BIT_OF_ELEMENT 8 // 单元素为 8 位,取值范围 0 ~ 255 #define MIN(a,b) ((a

▶ 书上的代码改进而成,从文件读入一张 256 阶灰度图,按照给定的卷积窗口计算卷积,并输出到文件中. ● 代码,使用 9 格的均值窗口,居然硬读写 .bmp 文件,算是了解一下该文件的具体格式,留作纪念吧. // convolution.cl __kernel void convolution01(__read_only image2d_t inputImage, __write_only image2d_t outputImage, int imageRow, int imageCol, _

▶ 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

OpenCL编程中可以使用结构体,只需要在核函数kernel中提供同样的结构体申明就可以啦. 如果在主函数中定义了结构体: typedef struct studentNode{ int age; float height; }student; 主函数中定义数据,并传输给OpenCL kernel: student *stu_input=(student*)malloc(sizeof(studentNode)); stu_input->age=; stu_input->height=.8l;

初入OpenCL,做个记录. 在Windows下开发OpenCL程序,必须先下载OpenCL的SDK,现在AMD,NVIDIA,Intel均提供各自的OpenCL库,基本是大同小异.安装好SDK后新建Win32控制台项目,然后需要配置下包含文件路径和库路径,具体见下图(我安装的Intel的SDK ). 1.其中那个包含Intel的路径就是包含cl.h文件的目录. 2.如图中那个Intel的lib目录 3.添加需要连接的静态库OpenCL.lib 配置完成后就可以开始写代码调试了,OpenCL的初

1.函数声明 opencv-3.4.3\modules\core\include\opencv2\core.hpp:2157 CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonzeroRows = 0); 2.函数实现 opencv-3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:3315 void cv::dft( InputArray _src0, OutputArray _

1. 选择OpenCL平台并创建一个上下文 平台(Platform)是指主机和OpenCL管理框架下的若干个设备构成的可以运行OpenCL程序的完整硬件系统,这个是跑OpenCL程序的基础,所以第一步要选择一个可用的OpenCL品台.一台机器上可以有不止一个这样的品台,一个平台也可以有不止一个GPU. 主要涉及的函数: clGetPlatformIDs() ,用于获取可用的平台: clCreateContextFromType(), 创建一个OpenCL运行时山下文环境: 2. 选择设备并创建命

最近有不少朋友提及到如何能在运行时获悉一个GPU的最大local memory的尺寸.由于OpenCL对各类处理器开放,因此不同处理器所拥有的local memory大小也各不相同.即便是GPU,甚至同一家公司出的GPU,不同的架构,其Local Memory的尺寸也各不相同.一般来说,现在随着制程工艺的不断发展,Local Memory也逐步变大. 这里简单地通过运行时动态试探法来获悉你当前所使用的GPU,一个Compute Unit上的Local Memory大小.至少,我们可以了解到一个w

在OpenCL标准中,没有给出查看计算设备一共有多少寄存器,至少能分配给每个work-item多少寄存器使用的特征查询.而由于一个段内核代码是否因寄存器紧缺而导致性能严重下降也是一个比较重要的因素,因此我这边提供一个比较基本的方法来猜测当前计算设备至少能为每个work-item分配多少可用的寄存器. 这个方法的思路是,先定义四个临时变量,然后在一个大规模循环里面做一定规模的计算.然后把时间统计出来.随后,再定义八个临时变量,仍然,在与前者相同次数的循环里做一定规模的计算,再把时间统计出来.一般,

原文地址:Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 开发环境 IDE: Android Studio 3.4.1 Android: 7.1 minSdkVersion: 25 targetSdkVersion: 26 JNI CMake: 3.4.1 ABI: arm64-v8a OpenCL: 1.2 配置 OpenCL 使用项目中的 so 库 这里以编译 openclTest.cpp 为 libopenclTest

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

之前一篇里写过字符串常用类的三种方式<java中的字符串相关知识整理>,只不过这个只是分析并不知道他们之间会有多大的区别,或者所谓的StringBuffer能提升多少拼接效率呢?为此写个简单的测试吧: public static void main(String[] args) { testStringJoin(); } static void testStringJoin() { long beg = System.currentTimeMillis(); String s = null;