我特别考虑处理原语，例如FFT、卷积、相关、矩阵数学、任何类型的机器视觉原语。我没去过能够找到任何类似的东西，有谁知道有什么好的项目如雨后春笋般涌现？ 最佳答案 这还不是一个库，但我已经为一个研究项目开发了一堆矩阵乘法示例。它包含一个矢量化矩阵乘法内核，比NVIDA为OpenCL和CUDA提供的示例内核要快。它还包含一些用于运行OpenCL程序等的有用功能源代码和项目在这里:https://sites.google.com/site/jhosite/parallel-systems 关于
编辑:好的，所有的编辑都让问题的布局有点困惑，所以我会尝试重写问题(不改变内容，但改进其结构)。简而言之问题如果我将它编译为可执行文件，我有一个运行良好的openCL程序。现在我尝试使用boost.python使其可从Python调用。但是，一旦我退出Python(在导入我的模块之后)，python就会崩溃。原因似乎与此有关staticallystoringonlyGPUCommandQueuesandtheirreleasemechanismwhentheprogramterminatesMWE和设置设置使用的IDE:VisualStudio2015使用的操作系统:Windows76
我了解到微软正在与Nvidia密切合作以提高AMP性能。但我的问题是:AMP是Microsoft的CUDA替代品吗？或者当NVIDIACUDA显卡可用时，AMP是否使用CUDA驱动程序？AMP是openCL的替代品吗？我还是很困惑.. 最佳答案 C++AMP是一个库(作为它的一部分，还引入了一个关键的语言扩展)。由于C++AMP是一个开放规范，它可以在任何其他低级语言上实现。Microsoft的实现基于DirectCompute(因此也基于HLSL)，但是当您使用C++AMP时，这对您完全隐藏(这就是C++AMP可以成为开放规范的原
我正在研究使用GPU处理流数据的方法。我有两个选择，但无法决定走哪条路？我的标准如下:易于使用(良好的API)社区和文档性能future我将在linux下用C和C++编写代码。 最佳答案 OpenCL从您的生产代码接口(interface)可在不同的图形硬件之间移植操作有限，但已准备好快捷方式CUDA独立语言(CUDAC)仅限nVidia硬件几乎完全控制代码(使用类C语言进行编码)大量分析和调试工具底线——OpenCL是可移植的，CUDA仅适用于nVidia。但是，作为一门独立的语言，CUDA功能更强大，并且有很多非常好的工具。易于
图形处理单元(GPGPU)上的通用计算是一个非常有吸引力的概念，可以利用GPU的强大功能进行任何类型的计算。我很想将GPGPU用于图像处理、粒子和快速几何运算。目前，该领域的两个竞争者似乎是CUDA和OpenCL。我想知道:OpenCL是否可以在Windows/Mac上的Java中使用？与OpenCL/CUDA接口(interface)的库方法有哪些？是否可以直接使用JNA？我是不是忘记了什么？感谢任何现实世界的经验/例子/war故事。 最佳答案 AFAIK，JavaCL/OpenCL4Java是目前唯一可在所有平台上使用的Open
我在Xcode中有两个项目，它们都使用OpenCL和cl.hpp-C++的OpenCL包装器。我在MacOS10.11.4上，使用clang-703.0.29版本7.3.0和Xcode的最新(而且非常奇怪)版本(版本7.3(7D175))。第一个项目编译和构建得非常好。构建的结果是一个静态库(.a文件)。第二个使用这个库(我只是将库和标题复制并粘贴到这个项目的目录中)。我也在链接OpenCL.framework这个项目。问题是，第二个项目没有构建。它说:CGLTypes.h-Missing','betweenenumerators此错误在第75行:kCGLPFAStereoOPENGL
我在Xcode中有两个项目，它们都使用OpenCL和cl.hpp-C++的OpenCL包装器。我在MacOS10.11.4上，使用clang-703.0.29版本7.3.0和Xcode的最新(而且非常奇怪)版本(版本7.3(7D175))。第一个项目编译和构建得非常好。构建的结果是一个静态库(.a文件)。第二个使用这个库(我只是将库和标题复制并粘贴到这个项目的目录中)。我也在链接OpenCL.framework这个项目。问题是，第二个项目没有构建。它说:CGLTypes.h-Missing','betweenenumerators此错误在第75行:kCGLPFAStereoOPENGL
我正在尝试使用以前工作过的NVIDIA卡在Ubuntu上编译一个openCL程序，#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){cl_platform_idplatform;cl_device_iddevice;cl_contextcontext;cl_command_queuecommand_queue;cl_interror;if(clGetPlatformIDs(1,&platform,NULL)!=CL_SUCCESS){cout我是这样编译的，g++-I/usr/local/cuda/include-L/usr/lib
我正在尝试使用以前工作过的NVIDIA卡在Ubuntu上编译一个openCL程序，#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){cl_platform_idplatform;cl_device_iddevice;cl_contextcontext;cl_command_queuecommand_queue;cl_interror;if(clGetPlatformIDs(1,&platform,NULL)!=CL_SUCCESS){cout我是这样编译的，g++-I/usr/local/cuda/include-L/usr/lib
前言本文是之前做云计算实验整理的内容，借博客保存一下！使用不同方法对算法加速还是很有意思的！实验题目自选一张图片，按照实验指南说明在jetson05节点上基于OpenMP和CUDA对图片进行边缘提取实验，记录梯度向量幅度的最小值和最大值，比较串行算法和并行算法的运行时间，并提交处理后的边缘提取结果图片。试一下：如果编译时开启优化选项（比如选择“-O3”级别的优化），串行算法和并行算法的运行时间分别有什么变化。使用提供的opencl-examples源码在你自己的计算机上进行基于OpenCL的GPU并行算法实验，记录你的实验环境参数（包括CPU和GPU相关参数等，可从实验程序日志中获取）以及各个
