我想我在某处读到，(虽然，对于我的生活，我找不到来源)，使用C++API，你不必像使用C那样释放设备/内核/内存API作为cl::Kernel、cl::Buffer、cl::Device的析构函数在类对象超出范围(程序结束等)时执行此操作。但是，在仔细检查cl.hpp(最新版本，1.1rev04)后，我根本没有看到任何析构函数的定义。例如，这里是cl::Device-/*!\classDevice*\briefDeviceinterfaceforcl_device_id.*/classDevice:publicdetail::Wrapper{public:Device(cl_devic
我想在一个程序中调用具有动态分配的共享内存的模板化CUDA内核的不同实例化。我第一个天真的方法是写:template__global__voidkernel(T*ptr){extern__shared__Tsmem[];//calculationshere...}templatevoidcall_kernel(T*ptr,constintn){dim3dimBlock(n),dimGrid;kernel>>(ptr);}intmain(intargc,char*argv[]){constintn=32;float*float_ptr;double*double_ptr;cudaMall
我是TensorFlow的新手，现在正在研究自定义操作开发。我已经阅读了官方教程，但我觉得幕后发生了很多事情，我并不总是想将我的自定义操作放在user_ops目录中。因此，我占用了一个exampleword2vec它使用自定义的“Skipgram”操作，其注册在此处定义:/word2vec_ops.cc其内核实现在这里:/word2vec_kernels.cc查看构建文件，我尝试构建单个目标1)bazelbuild-copttensorflow/models/embedding:word2vec_ops这会按预期生成一堆目标文件。2)bazelbuild-copttensorf
参考用书：《操作系统实践：基于Linux的应用与内核编程》一．添加一个内核模块1.1需求分析对于一个应用程序而言，源代码经编译后与标准运行库链接，通过系统调用执行操作系统内核中的特权指令，指令返回的结果通过系统调用返回给用户，完成程序。由于Linux是单内核多模块的操作系统，整个操作系统只包含一个由多个不同功能模块组成的内核，通过Linux系统的这种特性,可以动态添加自己编写的内核模块，并由系统每次启动时进行加载。通过内核模块的动态添加和删除，可以直观的感受到内核模块的编写以及动态添加和删除的过程。可以通过此次实验理解用户态（UserModel）和内核态（KernelModel）的关系。并掌握
我喜欢比较来自std::chrono::high_resolution_clock的time_point，它们是在处理器不同内核上运行的线程中测量的。是否会有显着差异，例如滞后或更快/更慢的时钟？标准规定了什么？ 最佳答案 std时钟与处理器无关，事实上，大多数线程也没有。来自同一线程的两个时钟测量很可能在不同的内核上进行。关于与测量相关的超前和滞后——这与任何其他指令的执行没有什么不同；通常的管道等可能会产生影响，但我认为这不是有害的。如果它可能有害，您可能需要考虑其他工具来完成这项工作，例如一些专门的平台计时工具或某种特定于CP
我正在为我的应用程序编写一个简单的内核驱动程序(想想一个非常简单的反恶意软件应用程序。)我已HookZwOpenFile()并使用PsGetCurrentProcess()获取调用进程的句柄。它返回一个PEPROCESS结构:PEPROCESSproc=PsGetCurrentProcess();我正在使用ZwQueryInformationProcess()获取PID和ImageFileName:DbgPrint("ZwOpenFileCalled...\n");DbgPrint("PID:%d\n",PsGetProcessId(proc));DbgPrint("ImageFile
我正在尝试基于bool变量对CUDA内核进行模板化(如此处所示:ShouldIunifytwosimilarkernelswithan'if'statement,riskingperformanceloss?)，但我不断收到编译器错误，提示我的函数不是模板。我认为我只是遗漏了一些明显的东西，所以非常令人沮丧。以下不起作用:实用工具#include"kernels.cuh"//Utilityfunctions内核.cuh#ifndefKERNELS#defineKERNELStemplate__global__voidkernel(...params...);#endif内核.cutem
我似乎记得得到提示，我应该尽量避免在CUDA内核中使用char，因为SM喜欢32位整数。使用它们会有一些速度损失吗？比如做起来是不是比较慢inta[4];intb=a[0]+a[1]+a[2]+a[3];a[1]=a[3];a2[0]=a[0]比chara[4];charb=a[0]+a[1]+a[2]+a[3];a[1]=a[3];a2[0]=a[0]在内核代码中？注意事项:我对使用char值进行算术运算、执行比较以及将它们读写到内存中的惩罚很感兴趣。 最佳答案 预先快速说明:在C/C++中，char的符号是实现定义的。当使用ch
嗨，我只是想知道是否可以在nvidiacuda内核中执行以下操作__global__voidcompute(long*c1,longsize,...){...longd[1000];...}或以下__global__voidcompute(long*c1,longsize,...){...longd[size];...} 最佳答案 你可以做第一个例子，我没试过第二个。但是，如果可以的话，您可能希望重新设计您的程序以不这样做。您不想在内核中分配4000字节的内存。这将导致大量使用CUDA本地内存，因为您将无法将所有内容都放入寄存器中。
我是C、C++和OpenCL的新手，目前正在尽最大努力学习它们。这是一个预先存在的C++函数，我试图找出如何使用C或C++绑定(bind)将其移植到OpenCL。#includeusingnamespacestd;classTest{private:doublea;vectorb;vectorc;vector>d;public:doublefoo(longx,doubley){//mathematicaloperations//usingx,y,a,b,c,d//andalsob.size()//tocalculatereturnvaluereturn0.0;}};大体上我的问题是如何
