1D 데이터 집합이 여러 개의 세그먼트로 나누어지며 각 작업 항목은 하나의 세그먼트를 처리합니다. 세그먼트에서 개의 요소을 읽었습니까? 요소의 수는 미리 알려지지 않았으며 각 세그먼트마다 다릅니다. 예 모든 세그먼트들이 처리 된 후 +----+----+----+----+----+----+----+----+----+ <-- segments
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메모리 매핑 된 I/O (mmap call on linux)를 사용하여 디스크의 파일에 액세스합니다. CL_MEM_USE_HOST_PTR (읽기 전용)을 사용하여이 가상 메모리 버퍼를 OpenCL에 전달할 수 있습니까? 그리고 이로 인해 성능이 향상 될 수 있습니까? 전체 파일을 호스트 메모리에 복사하는 것을 피하고 대신 OpenCL 커널이 파일의 어느 부
내부 스크립팅 언어 호출 인 VEX (vector expression의 약어)를 사용하여 OpenCL 커널 코드를 SideFX Houdini로 이식하려고합니다. 그러나 임은 색인이하는 일과 작동 방식을 이해하는 데 문제가 있습니다. get_global_id()은 주어진 작업 항목 (어딘가에 읽음)에 대한 작업으로 색인을 반환했지만 실제로는 그것이 무엇인지
저는 이제 boost :: compute openCL wrapper 라이브러리를 배우고 있습니다. 복사 절차가 매우 느립니다. CPU를 CPU 복사 속도에 1로 맞춘 경우 GPU가 CPU, GPU에서 GPU, CPU에서 GPU로 얼마나 빨리 복사됩니까? 정확한 숫자는 필요하지 않습니다. 그냥 일반적인 생각은 큰 도움이 될 것입니다. 예제 CPU-CPU는 G
멍청한 질문 일지 모르지만 나는 수십 개의 GPU 코어를 활용하기 위해 opencl을 사용하고 싶습니다. 며칠 전, opencl로 프로그래밍하는 것에 대해 탐구 할 때, 나는 작업 그룹, 작업 항목, 커널 및 opencl의 논리와 혼동을 느꼈습니다. 이 직원을 다루기 전에 다음과 같은 질문을 던지십시오. 멀티 코어 CPU를 프로그래밍 할 때처럼 단일 GPU
OpenCL을 사용하여 현재 GPU 메모리 사용을 확인할 수있는 확실한 방법을 찾고 있습니다. NVidia API : cudaMemGetInfo(size_t* free, size_t* total)을 (를) 사용하여 현재 장치의 사용 가능한 메모리와 전체 메모리를 확보했습니다. 하지만 AMD와 OpenCL에 대한 해결책을 찾고 있습니다. OpenCL에 비슷한
Intel Xeon Phi 용 최신 OpenCL 드라이버를 얻으려고 애 쓰고 있습니다. 저는 Knights Corner (KNC)를 보유하고 있으며, 더 이상 사용되지 않는 OpenCL Runtime 14.2 (2014 년부터?)만을 찾습니다. 어디에서 비 지원되지 않는 버전을 찾을 수 있습니까? 웹 사이트 : 나는 응용 프로그램에 대한 최신 인텔의 Ope
2017.11.26에 작성된 최신 ffmpeg 마스터를 사용하면 오류 메시지가 의미하는 바를 해독하는 데 더 어려움을 겪고 있습니다. 그들에 대해. -vf에서 -filter_complex로 변경하면 아무런 효과가 없습니다 (시도해야 함). 주요 오류 메시지가 내가 전에/사이/yadif 및 unsharp_opencl 후하지만 아무 소용 "형식 ="와 "규모"