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GPGPU OpenCL Reduction操作与group同步
Reduction操作:规约操作就是由多个数生成一个数,如求最大值、最小值、向量点积、求和等操作,都属于这一类操作。 有大量数据的情况下,使用GPU进行任务并行与数据并行,可以收到可好的效果。 group同步:OpenCL只提供了工作组内的各线程之间的同步机制,并没有提供所有线程的同步。
GPGPU OpenCL 获取设备信息
在使用OpenCL编程中,需要对GPU设备的底层理解,这样才能更好的进行代码优化。 比如计算单元CU数量,每个CU的执行单元PE数量,每个CU中的共享内存大小等等。只有了解了这些才能更好的使用共享内存,设计核函数的运行参数等。
OpenCL 学习step by step (10) 矩阵转置
本章学习一下在opencl中如何实现矩阵的转置,主要的技巧还是利用好local memory,防止bank conflit以及使得全局memory的读写尽量是合并(coalensing)读写。
OpenCL 学习step by step (5) 使用二维NDRange workgroup
在本教程中,我们使用二维NDRange来设置workgroup,这样在opencl中,workitme的组织形式是二维的,Kernel中 的代码也要做相应的改变,我们先看一下clEnqueueNDRangeKernel函数的变化。
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