opencl

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    私はOpenCL 2.0に没頭しようとしています。私は、AMD APP SDK 3.0(最終版)を搭載したAMD R7 260X GPUをWin10-64の16GB RAM搭載の最新ドライバ(Crimson-something、2348.4)で使用しています。コンパイラはVisual Studio 2015です。 私が最初にしたことは、clInfoを使用して私のシステムに関するいくつかの情報を照会

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    私はOpenCLの初心者で、単純なCUDA関数をOpenCLに変換しようとしています。彼らは事業のインデックスを取得するには、以下のスニペットを使用しましたCUDA機能では、 int id = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x; は、OpenCLの上記の(0)と同等get_global_idていますか?

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    私は既存のCUDA関数を移植することでOpenCLを学んでいます。以下は私のCUDAとOpenCLカーネルです。同じ入力パラメータが両方の関数に渡されると、出力は^ -3〜^ -4のオーダで異なります。これらの関数を繰り返し呼び出すと、差の次数が大幅に増加します(これは期待される出力には非常に悪い)。 OpenCL移植に何か問題はありますか? 注: __global__ void normaliz

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    float3データ型を取り、bool4データ型を返すカーネルを作成します。私は仕様に見えた、ブールNは内蔵ベクタデータ型ではなく、それが予約データ型の下に表示され、 nはフロートのようなをの下に表示されていないので、私はこのようにそれを使用しようとしました: (__global const float3 *vectors , __global bool4 *booleans) しかし、それはエ

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    PyOpenCLを使用して多次元配列を追加するためのコードです。私の問題は、結果が最初の次元を除くすべての人にとって間違っていることです。私はこのLinkに相談しています。 from __future__ import absolute_import, print_function import numpy as np import pyopencl as cl N = 4 a_np =

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    thisコードの一部をOpenCLを使用してGPU上で実行しようとしています。私は現在、YCbCrからRGB変換を扱う関数を実行しようとしています。 現在、私はGPUコードを最適化しようとしていません。私は単純に出力をCPUと同じにしたいだけです。 機能は当初、このように書かれている:この機能の void YCbCr_to_ARGB(uint8_t *YCbCr_MCU[3], uint32_t

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    私はOpenClを使用して自分のプロジェクトに取り組んでいます。私のアルゴリズムの性能を向上させるために、単一のカーネルをパイプライン化することは可能ですか?カーネルが多くのステップで構成されている場合、A、B、Cと言うことができます。Aが新しいデータを受け取り、Bに渡すとすぐに新しいデータを受け入れるようにします。それらの間にチャネルを作成できますが、詳細に。 .clファイルにA、B、C(3つの

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    私はOpenCLの学習を始めました。画像はBuffers +無料の双線形サンプリングのようなグッズが追加されているようです。 これは正しいのですか、それとも他にも違いがありますか?

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    私はOpenCLを習得しようとしていますが、私はこれらのアドレス空間を宣言する彼らがなぜ存在するのか、いつそれらを使うのかということではありません。リソースは少なくとも分散しているので、この質問ではすべての情報を組み立てたいと思っています:すべてのアドレススペースは何ですか、なぜ存在するのですか、どのアドレススペースを使用するか、メモリとパフォーマンスに関する利点と欠点は何ですか? 私は(おそらく

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    私は次のスクリプトを実行しようとしています: X server found. dri2 connection failed! DRM_IOCTL_I915_GEM_APERTURE failed: Invalid argument Assuming 131072kB available aperture size. May lead to reduced performance or inc