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C++ 래퍼를 사용하여 OpenCL 2.0의 커널 인수에 오프셋을 적용하는 방법

CUDA에서 k를 통해 for 루프에서 아래 코드를 호출하면 동일한 어레이의 여러 섹션에서 동시에 작동하도록 동일한 커널을 시작할 수 있습니다. kernel<<<blkPerGrd, thdPerBlk, 0, stream[k]>>>(in_array + offset, out_array + out_offset) OpenCL 2.0에서 C++ 래퍼를 사용하여 동

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vs 2010의 opencl 디버거 설정

간단하게 묻고 싶습니다. Visual Studio 2010에서 opencl 디버거 구성 대화 상자는 어디서 찾을 수 있습니까? vs2010에는 코드 작성 도구 탭이없고 그 아래에서 찾을 수 없습니다. 도구 탭. OpenCL 디버거를 활성화하고, 작업 항목 값을 처리하고, 커널 코드를 디버그하고 싶습니다. 도움이 필요하십니까? p.s : 설치부터 응용 프로그

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다양한 OpenCL 보일러 플레이트 유형을 복사해도 안전한가요?

"cl_mem"또는 "cl_context"와 같은 다양한 유형의 기본 유형에 대해 다소 혼란 스럽습니다. opencl 헤더에 의해 마치 실제로 복사 할 수있는 인스턴스 포인터를 만드는 것처럼 보이지만, 내가 말할 수있는 한 그들 모두가 액세스 할 수있는 멤버가 없다는 것을 알 수 있습니다. 또는 - 연산자. 기본적으로 함수 인수로 전달하거나 벡터로 푸시 할

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int 대 size_t를 사용하는 OpenCL get_global_id 및 get_local_id?

저는 OpenCL의 초보자로서 글로벌 및 로컬 작업 규모에 도전하고 있습니다. 내 호스트 코드에서 2D 작업 공간을 선포하기 위해 노력하고있어 내 커널 코드에서 size_t local[2] = {1,16}; size_t global[2] = {1024, 16}; // Execute the kernel for execution s

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OpenCL.jl CL_PLATFORM_NOT_FOUND_KHR

이번 주에 저는 CL_PLATFORM_NOT_FOUND_KHR을 사용하여 OpenCL.jl이라는 매우 일반적인 오류가 발생했습니다. 그러나 Google에서 발견 된 것은 아무것도 그것을 극복하는 데 도움이됩니다. 다른 버전의 드라이버를 사용하여 CUDA를 완전히 다시 설치해 보았습니다. 이상한 점이 있습니까? deviceQuery CUDA 도구가 예상대로

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OpenCL의 공유 메모리

벡터 조작을 수행하고 벡터 추가 및 곱셈을 사용하여 작은 더미 프로그램을 시도했습니다. 그러나 공유 메모리에 대한 지식이 부족하기 때문에 코드가 실행되지 않습니다. 인터넷의 모든 출처는 2D 벡터 연산을 보여 주므로 벡터 문제로 변환 할 수 없습니다. OpenCL에서 초보자라는 사실을 고려해 어디가 잘못되었는지 설명해주십시오. 코드는 아래와 같습니다 : 호

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Android에서 OpenCL 함수를 호출 할 때 정의되지 않은 참조

Android Studio에서 OpenCL을 사용하여 간단한 프로젝트를 설정하려고합니다. 그래서 NDK 지원과 빈 활동으로 새 프로젝트를 만들었습니다. 내 휴대 전화에서 libOpenCL.so를 app \ src \ main \ jniLibs \ arm8 폴더로 복사했으며 Khronos 웹 페이지에서 OpenCL 헤더를 다운로드하고 app \ src \ m

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로컬/공유 메모리를 캐시 용으로 사용하기

로컬 메모리에 맞추기에는 너무 큰 플래그 버퍼를 사용하는 이미지 처리 커널이 있습니다. 플래그는 예측 가능한 래스터 패턴 (왼쪽에서 오른쪽 아래)으로 액세스됩니다. 제 생각은 플래그를 전역 메모리에 저장하고 로컬 메모리를 전역 캐시로 사용하는 것입니다. 따라서 래스터 패턴을 따라 진행하면서 전역에서 로컬로 플래그를 읽고 처리 한 다음 플래그를 전역으로 다시

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OpenCL 1.1에서 CL_MEM_USE_HOST_PTR을 사용하여 간단히 복사/붙여 넣기 값을 만들려고하는데 왜 작동하지 않습니까?

저는 OpenCL 1.1 EP를 지원하는 i.MX6q 보드로 실행하기위한 샘플 코드를 개발하기 위해 현재 임베디드 및 OpenCL에 대한 새로운 지식을 보유하고 있습니다. 처음부터 시작해야하므로 these tutorials, the OpenCL 1.1 Reference pages 및 this OpenCL example을 수행하여 첫 번째 OpenCL 구현/

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헤더 포함 OpenCL (32 비트 대 64 비트)

Nvidia의 Tesla K10.G2.8GB에서 우분투 16.04.3 64 비트, 의 pyopenCL을 통해 OpenCL 프로그래밍. OpenCL 커널에 헤더 파일을 포함하지 않는 한 지금까지 아무 것도 원활하게 실행됩니다. 내 헤더 파일의 상단에 #include <stdlib.h>을 넣어 자마자, 내 인 OpenCL 커널 컴파일이 다른 파일들을 그 문제에