一、opecnCL简介 OpenCL（全称OpenComputingLanguage，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器（DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。（抄自百度百科） 简单的理解，openCL是一种规范，也是一门语言，使用它，可以调用其他处理器如GPU、FPAG、CPU等用于运行代码，代码就是o
对于平台独立性(桌面、云、移动......)，当速度很重要时，使用OpenCL进行GPGPU开发会很棒。我知道Google将RenderScript作为替代方案，但它似乎只适用于Android，而且不太可能包含在iOS中。因此，我寻求在Android应用程序中执行OpenCL代码的解决方案。 最佳答案 我所知道的唯一支持OpenCL的Android设备是基于MaliT600系列芯片的设备(文章here)。他们有一个OpenCLSDK.显然它也是OpenCL1.1完整配置文件。Nexus10是使用这种芯片的设备。三星Exynos5双S
对于平台独立性(桌面、云、移动......)，当速度很重要时，使用OpenCL进行GPGPU开发会很棒。我知道Google将RenderScript作为替代方案，但它似乎只适用于Android，而且不太可能包含在iOS中。因此，我寻求在Android应用程序中执行OpenCL代码的解决方案。 最佳答案 我所知道的唯一支持OpenCL的Android设备是基于MaliT600系列芯片的设备(文章here)。他们有一个OpenCLSDK.显然它也是OpenCL1.1完整配置文件。Nexus10是使用这种芯片的设备。三星Exynos5双S
我想在分配缓冲区之前知道我的设备上有多少可用内存。这可能吗？我知道总内存有CL_DEVICE_GLOBAL_MEM_SIZE，单个对象的最大大小有CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE，但我想知道当前的内存状态。就目前而言，我可能不得不使用OpenGL供应商特定的扩展。 最佳答案 不，没有办法，也不需要知道，GPU内存可以虚拟化，驱动程序会在需要/不需要时从GPU换入/换出内存。 关于memory-如何确定OpenCL中的可用设备内存？，我们在StackOverflow
我想在分配缓冲区之前知道我的设备上有多少可用内存。这可能吗？我知道总内存有CL_DEVICE_GLOBAL_MEM_SIZE，单个对象的最大大小有CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE，但我想知道当前的内存状态。就目前而言，我可能不得不使用OpenGL供应商特定的扩展。 最佳答案 不，没有办法，也不需要知道，GPU内存可以虚拟化，驱动程序会在需要/不需要时从GPU换入/换出内存。 关于memory-如何确定OpenCL中的可用设备内存？，我们在StackOverflow
我有一个关于x86架构(比如XeonX5660)中不同缓存级别的缓存未命中之间关系的问题。我在一些性能计数器上对OpenCL应用程序(Blackscholes)进行了一些分析。对于每个计数器，我将所有内核上的所有值相加并得到以下结果:instructions#:493167746502.000000L3_MISS#:1967809.000000L1_MISS#:2344383795.000000L2_DATA_MISS#:901131.000000L2_MISS#:1397931.000000memoryloads#:151559373227.000000问题是为什么L3未命中数大于L
我有一个关于x86架构(比如XeonX5660)中不同缓存级别的缓存未命中之间关系的问题。我在一些性能计数器上对OpenCL应用程序(Blackscholes)进行了一些分析。对于每个计数器，我将所有内核上的所有值相加并得到以下结果:instructions#:493167746502.000000L3_MISS#:1967809.000000L1_MISS#:2344383795.000000L2_DATA_MISS#:901131.000000L2_MISS#:1397931.000000memoryloads#:151559373227.000000问题是为什么L3未命中数大于L
已结束。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想要改进这个问题？Updatethequestion所以它是on-topic堆栈溢出。关闭11年前。Improvethisquestion由于显卡提供大量RAM(0.5GiB到2GiB)，并且使用CUDA访问GPU并没有那么困难。,Stream更便携OpenCL我想知道是否可以将图形内存用作RAM。GrahicsRAM可能比realRAM有更大的延迟(来自CPU)，但它肯定比HDD快，因此它可能是缓存的最佳选择。是否可以直接访问图形内存，或者至少在自己的应用程序中使用薄内存管理层(而不是免费用于操作系统)？如果是这样，最好的方法是
已结束。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想要改进这个问题？Updatethequestion所以它是on-topic堆栈溢出。关闭11年前。Improvethisquestion由于显卡提供大量RAM(0.5GiB到2GiB)，并且使用CUDA访问GPU并没有那么困难。,Stream更便携OpenCL我想知道是否可以将图形内存用作RAM。GrahicsRAM可能比realRAM有更大的延迟(来自CPU)，但它肯定比HDD快，因此它可能是缓存的最佳选择。是否可以直接访问图形内存，或者至少在自己的应用程序中使用薄内存管理层(而不是免费用于操作系统)？如果是这样，最好的方法是
我是OpenCL的新手。我有一个使用模板的算法。它与OpenMP并行化配合得很好，但现在数据量已经增长，处理它的唯一方法是重写它以使用OpenCL。我可以轻松地使用MPI为集群构建它，但类似Tesla的GPU比集群便宜得多:)有没有办法在OpenCL内核中使用C++模板？是否可以通过C++编译器或某些工具以某种方式扩展模板，然后使用如此更改的内核函数？编辑。一种变通方法的想法是以某种方式从模板中的C++代码生成与C99兼容的代码。我发现以下关于Comeau的信息:ComeauC++4.3.3是一个完整且真实的编译器，可执行完整的语法检查、完整的语义检查、完整的错误检查和所有其他编译
