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OpenCL 커널에서지도를 작성하고 기능을 축소했습니다. 기본적으로 Hadoop에 통합 된 MapReduce의 일반적인 시나리오는 자바로 작성됩니다. 멀티 노드 클러스터에서 hadoop의 C/OpenCL로 작성된 자체 맵 축소 코드를 어떻게 사용할 수 있습니까? 나는 이전에 이미이 유형의 질문을했지만 응답을받지 못했습니다. 튜토리얼에 대한 링크가 유용 할

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Opencl 애플리케이션에 대해 hadoop MapReuce 프레임 워크를 사용하는 방법은 무엇입니까?

opencl에서 GPU 플랫폼에 데이터 마이닝 알고리즘을 구현하는 것이 기본 목적입니다. Hadoop Distributed File System을 사용하고 여러 노드에서 애플리케이션을 실행하려고합니다. MapReduce 프레임 워크를 사용하고 있는데 기본 알고리즘을 'Map'과 'Reduce'의 두 부분으로 나누었습니다. 나는 몇 가지 질문이 그렇게하기 전

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오픈 CL/GPU 코드와 하둡 파일 시스템을 통합하는 방법

With reference to my previous question 내 의심의 여지가 다른 언어로 HDFS를 구성하는 방법입니다. opencl/cuda 코드로 HDFS를 통합 할 수있는 적절한 자습서를 찾을 수 없습니다. 필자는 OpenCL에서 Map 및 Reduce에 대한 자체 코드를 작성했습니다. Map과 Reduce 함수는 모두 GPU의 커널 함수입

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2 행렬의 내적에 대한 감소 - 논리 오류가있는 Cuda 커널

저는 CUDA로 시작하여 CUDA 감소 알고리즘에 대해 두뇌를 감싸하려고합니다. 제 경우에는 두 행렬의 내적을 구하려고 노력했습니다. 하지만 크기가 2 인 행렬에 대해서만 올바른 답을 얻고 있습니다. 다른 크기 행렬에 대해서는 잘못 이해하고 있습니다. 이것은 테스트이므로 매트릭스 크기를 매우 작게 유지합니다. 약 100 개 밖에 없으므로 1 블록만으로도 충

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CUDA에서 std :: bitset 에뮬레이트

커널에 입력 배열이 있습니다. 각 스레드는 배열의 한 값으로 작업하고 규칙에 따라 값을 변경하거나 전혀 변경하지 않습니다. 입력 메모리 내부에 변경 사항이있는 경우 매우 빨리 찾고 싶습니다.이 경우 변경 사항 (입력 배열의 인덱스)이 발생한 위치를 매우 빠르게 찾고 싶습니다. 비트 배열과 같은 것을 사용하려고 생각했습니다. 총 비트 수는 전체 스레드 수와

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resize를 사용하지 않고 thrust :: device_vector의 N 개의 마지막 요소에 대한 메모리를 할당 해제 할 수 있습니까?

사용자 입력 데이터 배열에 대한 정보를 저장하기 위해 device_vector을 사용하고 있습니다. 이 정보는 주 알고리즘을 실행하는 두 번째 커널을 호출 할 때 속도를 높이기 위해 필요합니다. 첫 번째 커널이 끝나면 device_vector에는 중요한 요소가 적게 포함됩니다. 예를 들어 처음에 device_vector의 크기가 10000이면 결국 10-2

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OpenCV 2.4.4 CUDA : registerPageLocked failed

이미 생성 된 매트를 페이지 잠금하려고합니다. 런타임시 ... Mat cpuGray; GpuMat gpuGray; cv::cvtColor (cpuColor, cpuGray, CV_BGR2GRAY); registerPageLocked(cpuGray); gpuStream.enqueueUpload(cpuGray, gpuGray); ... 이것이 실

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OpenGL Shaders 색상 생성

나는 10x10 픽셀의 스프라이트를 가지고 있습니다. 셰이더로 색상을 변경하려면 어떻게해야합니까? 스프라이트의 모든 파란색 색상이 녹색으로 바뀌 었습니다. 스프라이트의 모든 초록색이 흰색으로 변했습니다. ETC ... Example of Sprite 10x10 이 회색 효과 시험 쉐이더의 예는 다음과 같습니다 #ifdef GL_ES precision me

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OpenCL의 플랫폼

내 어머니 보드에 Nvidia 그래픽 카드 (GeForce GT 640)가 있습니다. 내 상자에 OpenCL을 설치했습니다. 나는 다음과 같은 출력을 참조하십시오 "clGetPlatformInfo (매개 변수)"을 사용하여 플랫폼에 대해 쿼리 할 때 : - 나는 위의 출력에서 무엇을 #Available platforms: 1. #1 CL_PLATFORM

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듀얼 코어 i7-3540M 3.0 GHz 대 쿼드 코어 i7-3632QM 2.2 GHz

GPU 및 멀티 코어 CPU로 병렬 컴퓨팅을 연구하기 위해 랩톱을 구입할 계획입니다. 듀얼 코어 i7-3540M 3.0 GHz와 쿼드 코어 i7-3632QM 2.2 GHz 사이에서 어떤 것이 더 좋은지는 알 수 없습니다. 2 개의 밧줄 모두 엔비디아 GT 650 그래픽 카드가 있습니다. 내가 아는 한, GPU 컴퓨팅에는 사용되는 CPU 코어가 하나만 있습니