如何在向量处理器SIMD上添加opencl中的所有向量元素(int16)？
在向量处理器SIMD上添加OpenCL中的所有向量元素（int16），可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你的向量处理器支持OpenCL，并且已经正确安装了OpenCL运行时和驱动程序。
- 创建一个OpenCL上下文（Context）和命令队列（Command Queue），用于管理和执行OpenCL内核。
- 创建一个输入缓冲区（Input Buffer）和输出缓冲区（Output Buffer），用于存储输入和输出数据。
- 将输入数据从主机内存复制到输入缓冲区中，可以使用OpenCL的clEnqueueWriteBuffer函数实现。
- 创建一个OpenCL内核程序（Kernel Program），用于在向量处理器上执行向量操作。内核程序可以使用OpenCL C语言编写。
- 编译和构建内核程序，可以使用OpenCL的clCreateProgramWithSource和clBuildProgram函数。
- 创建一个内核对象（Kernel Object），用于在向量处理器上执行内核程序。
- 设置内核参数，包括输入缓冲区、输出缓冲区和其他必要的参数。
- 将内核对象添加到命令队列中，并使用clEnqueueNDRangeKernel函数执行内核程序。
- 等待内核执行完成，并使用clEnqueueReadBuffer函数将输出数据从输出缓冲区复制到主机内存中。
- 处理输出数据，根据需要进行后续的操作。
需要注意的是，具体的实现细节可能会因为不同的向量处理器和OpenCL版本而有所差异。在实际应用中，可以根据具体的硬件和软件环境进行调整和优化。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）和腾讯云OpenCL（https://cloud.tencent.com/product/opencl）。
以上是关于如何在向量处理器SIMD上添加OpenCL中的所有向量元素（int16）的基本步骤和推荐的腾讯云产品。具体的实现和优化需要根据具体情况进行调整和探索。
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3回答
我在OpenMP、TBB和OpenCL中实现了一些普通的循环应用程序。在所有这些应用程序中，当我只在CPU上运行OpeCL而没有在内核中进行特定的优化时，它的性能也比其他应用程序好得多。OpenMP和TBB也提供了很好的性能，但远远不如OpenCL，这是什么原因呢?因为这两个都是CPU专用框架，应该至少提供与OpenMP/TBB相同的性能。
我的第二个担忧是，当涉及到OpenMP和TBB时，在我的实现中，OpenMP的性能总是比TBB更好，因为我不是那么专业，所以我没有对它进行非常好的优化。OpenMP的性能通常比TBB好是有原因的吗？因为我认为他们两个，甚至OpenCL也在低级使用相同类型的
浏览 2提问于2011-08-20得票数 0
我有一个金属结构：
struct BlurDesc {
short fenceRows;
short offs;
short sampleCnt;
float muls[64];
};
它被用作着色器参数：
kernel void hBlurCompute(
constant BlurDesc & blurDesc [[ buffer(0) ]],
texture2d<half, access::read> srcTexture [[ texture(0) ]],
texture2d<half, access::
浏览 3提问于2017-07-16得票数 3
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我有一个，这是广告中有640个数据自动化系统核心。事实上，nvidia设置应用程序也报告了这一点。
我试图用这张卡在Linux上进行OpenCL开发。现在，我从OpenCL环境(通过PyOpenCL (如果有区别的话)报告，计算单元的数量是5个。我的理解是，nvidia设备上的一个计算单元映射到一个多处理器，据我理解，它是32个SIMD单元(我假设它是一个CUDA核心)。
显然，5* 32不是640 (而是预期的四分之一)。
我是不是遗漏了关于nvidia的工作单位的意义？该卡还在驱动图形输出，这将使用一些计算能力--是否有一定比例的处理能力保留给图形使用？(如果是的话，我可以改变这个吗？)
浏览 4提问于2015-06-23得票数 3
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我试图理解SIMD和矢量指令的概念。如果我理解正确的话：
向量指令是对一维数据数组(=向量)进行操作的指令，而不是对单个数据项进行操作的标量指令。SIMD指令实际上是与向量指令相同的单指令多个数据指令。我真的不知道有什么区别，如果有的话.
REP指令对一个数据数组进行操作，因此看起来它们实际上是SIMD/向量指令。我没有看到任何文章将它们描述为向量指令，而且我知道REP指令不是x86的SIMD扩展的一部分。
我的问题是：
instruction?Is 被认为是向量运算？被认为是SIMD ，矢量和SIMD 之间是否有实际区别？
在谷歌上快速搜索我的第三个问题，我得出了以下结论：
矢量处理结构现
浏览 5提问于2020-01-16得票数 2
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有一个shuffle of OpenCL在中的例子。
//Examples that are not valid are:
uint8 mask;
short16 a;
short8 b;
b = shuffle(a, mask); // invalid
但我不明白为什么。我用AndroidStudio在Android上测试了这一点，结果显示：构建程序失败了:BC代码:9:9：{9:9-9:16}：错误:没有匹配的内置函数调用‘洗牌’。然后，我将short改为int，如下所示：
uint8 mask;
int16 a;
int8 b;
b = shuffle(a, mask);
没什么大不了的
浏览 0提问于2018-09-12得票数 2
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在中
工作组的大小应大于16，倍数为16.
由于Gen上两个可能的SIMD车道是8或16，为了不浪费SIMD车道，我们需要遵循这个规则。
在中也提到过
对于基于Gen7.5的产品，每个EU都有7个线程，用于总计28 K字节的通用注册文件(GRF)。
..。
在Gen7.5计算体系结构上，大多数SPMD编程模型使用这种风格的代码生成和EU处理器执行。实际上，每个SPMD内核实例似乎在其自己的SIMD 中以串行和独立的方式执行。
实际上，每个线程都同时执行一个SIMD宽度的内核实例数。因此，对于计算内核的SIMD-16编译，SIMD-16x7线程=112个内核实例可以在单个EU上并发执行
浏览 3提问于2015-10-31得票数 8
大家好，我目前正在为一个研究项目将一个从FORTRAN 77移植到C语言的光线跟踪器移植到C。
在移植了要点之后，问题是我们如何进行并行化。
在实验室里，我有几台不同的Opteron机器，有2到8个核心，但(目前)没有GPU。我们运行的是64b的gentoo。
GPGPU版本将是(非常)理想的，但由于项目中只有一个程序员，因此不能单独维护非GPU和GPU版本。
此外，代码将是GPLed，我们希望看到它被其他可能具有截然不同的硬件的人使用。
因此，在没有GPU甚至多核系统的情况下，整个程序必须易于编译/运行。
OpenCl似乎是一个很好的选择，因为它可以在没有GPU的机器上运行，但是这段代码在单
浏览 0提问于2011-01-31得票数 4
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编译警告OpenCL矩阵乘法
、、、、
为什么这不是矢量化？
__attribute__((num_simd_work_items(4)))
__attribute__((num_compute_units(2)))
__attribute__((reqd_work_group_size(16,16,1)))
__kernel void matrix_multiplication(const int fDIM,const int gDIM, const int hDIM,
__global float* A, __global float* B, __global float* C) {
int k;
int i
浏览 1提问于2019-12-16得票数 3
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在opnecl中使用2D卷积进行基准测试的Xeon的性能似乎比openmp实现要好得多，即使使用启用编译器的矢量化。Openmp版本在phi本机模式下运行，计时只测量计算部分:For-循环。对于opencl实现，计时也只用于内核计算:不包括数据传输。OpenMp封装版本用2,4,60,120,240线程进行了测试.-240个线程给出了平衡线程亲和力设置的最佳性能。但是Opencl的性能要好17倍，即使是240个线程的openmp基线，使用实用化的矢量化也是源代码。输入图像大小为1024x1024至16384x16384，过滤器大小为3x3至17x17。在呼叫运行中，opencl优于openmp
浏览 3提问于2014-04-24得票数 3
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我理解为什么在OpenCV的大图像中选择使用浮点数而不是双精度，因为它减少了图像所需的内存。但是，对于摄影机矩阵、旋转矩阵、平移向量和2D/3D点等其他OpenCV对象，是否有理由优先使用float而不是double？
我知道OpenCV倾向于抱怨你试图使用不同类型的矩阵和向量来执行数学运算(例如，执行涉及浮点图像的像素值及其在用双OpenCV结构表示的图像中的相应位置的数学运算)这(对我来说很明显)使用float的动机来自于此吗？
浏览 3提问于2020-05-02得票数 0
众所周知，WaveFront (AMD OpenCL)非常类似于WARP：。
GPGPU语言，如OpenCL™和CUDA，被称为SIMT，因为它们将程序员的线程视图映射到SIMD车道。在同一个SIMD单元上执行的线程被称为波前(CUDA中的翘曲)。
还知道，AMD建议我们使用本地内存增加(减少)数字。为了加速加法(减)，建议使用向量类型：
但是，在WaveFront中是否有WaveFront中项(线程)之间的优化寄存器到寄存器的数据删除指令？
如经纱中的int __shfl_down(int var, unsigned int delta, int width=warp
浏览 6提问于2017-02-15得票数 5
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SIMD微体系结构
、、、
我正在尝试理解向量处理器和SIMD架构之间的区别。我知道这两者在向量寄存器长度可配置性方面存在差异。然而，我不确定他们的微体系结构有什么不同？对于SIMD机器，我们需要拥有与每条指令操作的元素数量一样多的处理单元吗？或者就像向量处理器一样，我们可以拥有比向量寄存器中的数据元素数量更少的处理单元，并且只需要使用序列器在多个周期内完成一条指令？
谢谢
浏览 0提问于2019-06-21得票数 0
新计算机体系结构的提供商经常尝试引入新的编程模型，例如最近用于the的CUDA/OpenCL，并取代C/POSIX作为平台并行性的控制接口。(Poss & Koening，AM3:面向多核的硬件Unix加速器，2015年)
为什么架构设计者试图设计新的编程模型来取代C/POSIX的并行计算？C/POSIX不太适合多处理器，还是C/POSIX的最初作者在C/POSIX设计时不需要并行计算？还是程序员需要比C/POSIX所能提供的更多的功能，从而求助于新的设计，如CUDA/OpenCL等？
浏览 0提问于2015-12-02得票数 10
许多语言，例如C，甚至是C++、C#或Java，都没有本机支持的向量(SIMD)类型或功能。在这种语言中，必须使用非标准扩展或第三方库来访问向量类型/指令，或者在没有它们的情况下进行到期，只希望它们的编译器足够聪明，能够自动将代码向量化。
并行计算通过使用同时执行多个值的向量指令来获得巨大的性能收益，而不是一次执行一次计算的串行指令。
我看不出如何：
对于编译器或运行时来说，检查目标处理器上是否可用向量指令，如果不是，那么只需对非向量指令进行回退，这将是非常重要的。
自动向量化代码将与手动向量化代码一样可靠。
语义在不同的处理器上会有很大的不同，因为向量类型只是某种类型的N，可以用类似于规则类
浏览 0提问于2023-03-24得票数 1
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我已经研究Altera有一段时间了，通过将计算部分转移到OpenCL来改进繁重的计算程序。我设法执行了Altera提供的向量加法示例，似乎工作得很好。我看过Altera OpenCL的文档，了解到OpenCL使用流水线并行来提高性能。
我想知道是否有可能实现并行执行，类似于在VHDL语言中使用Altera OpenCL在FPGA中并行执行多个进程。比如在一个可以并行执行的设备上启动多个内核？有可能吗？如何检查是否支持？任何帮助都将不胜感激。
谢谢!
浏览 2提问于2015-07-08得票数 3
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我清楚地记得关于C#的SSE增强向量的公告，我知道我们在不久前对它们做了一些测试。现在，他们似乎从互联网上消失了。2014年的NuGet一揽子计划仍然存在，但已被除名：
所有者已取消此包的列表。这可能意味着这个包被废弃了，或者不再被使用了。
引用它们的一些较旧的新闻文章仍然可用，但没有什么新的。
这个项目是正式停止了，还是被合并成了其他项目？
浏览 2提问于2015-11-25得票数 6
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数据自动化系统核心有矢量指令吗？
、、、、
根据大多数NVidia文档，CUDA核心是标量处理器，应该只执行标量操作，这将被矢量化到32组件的SIMT翘曲。
但是OpenCL有向量类型，例如，uchar8.It的大小与ulong (64位)相同，可以由单个标量核处理。如果我对一个uchar8向量进行操作(例如，组件级的加法)，这也会映射到单个核上的指令吗？
如果一个块(工作组)中有1024个工作项，并且每个工作项处理一个uchar8，这会有效地并行处理8120 uchar吗？
编辑:我的问题是，在CUDA体系结构上(独立于OpenCL)，是否有一些矢量指令在“标量”核中可用。因为如果内核已经能够处理32位类型，那么它也可以处理32位uc
浏览 3提问于2018-01-19得票数 3
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主机处理器和协处理器之间有什么区别？特别是Xeon Phi协处理器和Xeon Phi主机处理器？
我在这些机器上有一些性能结果(并行化的OpenMP扩散方程代码正在运行)，这表明当相同数量的线程工作时，主机处理器的工作速度要快得多。我想知道不同之处，并将它们与我的结果联系起来。
浏览 5提问于2015-10-28得票数 5
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SIMD处理器和向量处理器有什么不同？我目前的理解是向量处理是SIMD的一个子集。但有人告诉我"SIMD并不局限于向量“，我不知道这到底是什么意思。有什么具体的例子吗？
另外，为什么标量架构比矢量架构更受欢迎？是因为它们更容易实现和编程吗？
我知道我们有SISD (常规单核CPU)、SIMD (单核/多核处理器上的SSE扩展)、MIMD (errmm.大致类似于MPI，所以集群！)和MISD (已经被认为不切实际/不可行)。除此之外，我还读到了一些关于向量处理和超标量架构的内容。有没有什么新架构是我错过的，也是我应该知道的？谢谢!
浏览 2提问于2012-10-19得票数 10
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众所周知，有翘曲(在CUDA中)和WaveFront (在OpenCL中)：
WARP in CUDA：
4.1。SIMT体系结构
..。
翘曲一次执行一条公共指令，所以当一个翘曲的所有32个线程都同意它们的执行路径时，就能实现完全的效率。如果翘曲的线程通过依赖于数据的条件分支发散，则翘曲会依次执行所采取的每个分支路径，禁用不在该路径上的线程，并且当所有路径完成时，这些线程将收敛到相同的执行路径。分支发散只在翘曲中发生；不同的翘曲独立执行，不管它们是执行公共的还是不相交的代码路径。
SIMT结构类似于SIMD (单指令，多数据)向量组织，因为一个指令控制多个处理元素。一
浏览 1提问于2017-02-15得票数 2
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有人能解释一下向量和数组处理器之间的区别吗?在学习并行编程中涉及的计算机体系结构时，会遇到哪一个？
我提到的告诉我们向量处理器也被称为数组处理器。这有点令人困惑。提前谢谢你！
浏览 2提问于2019-12-24得票数 2
2回答
我有几个问题悬在空中，几天没有答案。出现这些问题是因为我有相同问题的OpenMP和OpenCL实现。OpenCL在GPU上运行得很好，但在CPU上运行时性能下降了50% (与OpenMP实现相比)。已经在处理OpenMP和OpenCL性能之间的差异，但它没有回答我的问题。目前，我面临以下问题：
1)拥有“矢量化内核”(就Intel离线编译器而言)真的很重要吗？
有一个帖子，但我想我的问题更笼统。
据我所知:向量化内核并不一定意味着编译的二进制文件中没有向量/SIMD指令。我检查了我的内核的装配代码，有一堆SIMD指令。向量化内核意味着通过使用SIMD指令，您可以在一个CPU线程中执行4 (SS
浏览 1提问于2012-11-15得票数 10
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我目前在我的OpenCL内核中有一个很大的浮点数组，我想知道如果我把这个数组分成一个OpenCL向量类型的数组，这样会不会加速这个过程。基本上，如果我有一个由4,800个浮点数组成的数组，我会把它分成一个由300个float16向量组成的数组。这会利用SIMD的优势吗？
浏览 0提问于2011-08-30得票数 8
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我是OpenCL/PyOpenCL的新手，我想知道在我的硬件上，在Raspberry GPU (VideoCoreIV)上的OpenCL和Numpy (在CPU上)在向量和矩阵乘法上的比较。 我使用VC4CL作为OpenCL 1.2在VideoCore IV图形处理器上的实现。(https://github.com/doe300/VC4CL) 我得到了糟糕的结果，我不明白为什么，我不知道问题是与配置相关的，还是与代码相关的，或者我只是无法在Numpy上使用这种东西的OpenCL的优势。 这是我的"clinfo"： Number of platforms
浏览 45提问于2019-03-18得票数 0
5回答
自动矢量化的实际应用？
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有没有人利用了gcc可以做的自动矢量化？在现实世界中(而不是示例代码)？是否需要对现有代码进行重构才能利用它？在任何生产代码中，是否有大量的案例可以通过这种方式进行矢量化？
浏览 1提问于2009-01-03得票数 4
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我最近开始尝试使用OpenCv，特别是使用功能检测器(例如，筛子，冲浪...)现在我开始研究OpenCL，我想问一下是否有OpenCL对这些功能检测器的“支持”。
在“谷歌搜索”这个问题的时候，我发现了这个可能有OpenCL加速功能的链接。但是没有列出特征检测器，只有匹配器。在github上，我找到了下面的代码，它表明可以使用SURF。有人知道在OpenCL中实现了哪些fetectors/feskriptors吗？(也许还有如何使用它们)
问候驱动
浏览 1提问于2017-04-11得票数 0
是否可以在OpenCL中查询处理元素的数量(每个计算单元)？如果是，怎么做？我没有在上找到相应的参数。
我不确定处理元素是否是标准术语。我是从那里得到这个术语的。
我想查询这些信息是因为我很好奇，而不是为了实际的目的。
浏览 1提问于2014-01-16得票数 2
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4回答
我想知道我是否可以在图形处理器代码中使用SIMD内部函数，比如CUDA的内核或openCL内核。这有可能吗？
浏览 2提问于2013-02-19得票数 1
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SIMD在这种情况下的行为如何？
、、、、
我使用的是一个引擎，它允许编写SIMD代码，并且执行速度很快。但只有一个块包含所有代码。
我知道这段代码是同时在每个实体上独立运行的，但是当只有一件事情发生变化时，是否仍然可以更快地计算它？这是SIMD，parallelism的想法吗？
例如：
void simdFunction ()
{
center = mesh.center(); // always the same
vert.pos.x = center.x; // run on each vertex
}
在这种情况下，中心总是相同的，那么会为SIMD上的每个顶点计算它吗？如果是这样，这仍然是有效的吗？
浏览 0提问于2012-01-17得票数 0
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众所周知，OpenCL矢量型float16
float16 on AMD (GCN)不使用加法向量操作，因为即使没有向量类型，矢量操作也使用WaveFront (每个线程=每个SIMD-lane)。也就是说，float16只能帮助在内存的大宽度总线上加载/存储，例如在HBM (高带宽内存)：上。
但是建议使用float16 on AMD 来包含CPU的SIMD通道(因为每个线程=每个CPU核心，而不是SIMD-)：。
因此：
在GCN的上，一个线程查看一个SIMD元素，即映射在一个SIMD车道上的一个线程)：
在CPU上，映射到整个单CPU核上的一个线程(
浏览 2提问于2017-02-19得票数 1
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在OpenCL中将变量转换为不同类型的成本是多少？
示例：I想要两个int3向量的点乘积(AFAIK dot()没有重载int3s)，所以我不想用非矢量化的方式来实现dot()，而是使用float3的原生dot()将代码向量化。首先将两个向量转换为float3s，然后将结果转换为int。
这两个函数中的哪个( foo和bar )更节省时间(以及为什么)？
inline int foo(int3 a, int3 b) {
return a.x*b.x + a.y*b.y + a.z*b.z;
}
inline int bar(int3 a, int3 b) {
return (int)
浏览 1提问于2016-08-01得票数 1
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3回答
我正在学习OpenCL编程，并注意到一些奇怪的东西。
也就是说，当我在我的机器(Macbook Pro)上列出所有启用OpenCL的设备时，我会得到以下列表：
Intel(R) Core(TM) i7-4850HQ CPU @ 2.30GHz
Iris Pro
GeForce GT 750 m
第一个是我的CPU，第二个是英特尔的车载图形解决方案，第三个是我专用的图形卡。
研究表明，英特尔已经使他们的硬件OpenCL兼容，以便我可以利用车载图形单元的力量。那将是虹膜专业。
考虑到这一点，OpenCL兼容的目的是什么？这仅仅是为了方便，以便内核可以作为备份在CPU上运行，而不
浏览 6提问于2014-08-21得票数 7
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我是openCL新手，愿意比较C代码和openCL内核之间的性能增益。在将性能与C引用代码进行比较时，请有人详细说明在这2种方法中哪种方法更适合/正确地分析openCL代码：
使用QueryPerformanceCounter()/__rdtsc()循环(在getTime函数中调用)
ret |= clFinish(command_queue)；//空队列getTime(&begin)；ret |= clEnqueueNDRangeKernel(command_queue，内核，2，NULL，global_ws，NULL，0，NULL，NULL)；//分析禁用。ret |= clF
浏览 4提问于2014-11-11得票数 2
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我有以下opencl内核函数来获取图像的列总和。
__kernel void columnSum(__global float* src,__global float* dst,int srcCols,
int srcRows,int srcStep,int dstStep)
{
const int x = get_global_id(0);
srcStep >>= 2;
dstStep >>= 2;
if (x < srcCols)
{
in
浏览 1提问于2013-04-28得票数 4
6回答
如何使用来自Java的Intel AVX矢量指令集？这是一个简单的问题，但答案似乎很难找到。
浏览 9提问于2014-12-27得票数 21
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我正在查看提供的NVIDIA示例代码。
在示例内核代码(文件oclReduction_kernel.c)中，reduce4使用了
1)展开和消除线程id < 32的同步障碍。
2)除此之外，代码还使用blockSize检查来对本地内存中的数据进行求和。我认为在OpenCL中，我们有get_local_size(0/1)来了解工作组的大小。整块的尺寸让我很困惑。
以上两点我都听不懂。这些东西为什么和如何帮助优化？对reduce5和reduce6的任何解释也将是有帮助的。
浏览 1提问于2015-07-31得票数 1
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使用OpenCL的getDeviceInfo可以获得可用计算单元(CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS)的数量。在我的nVidia GeForce8600GTS上，我有4个计算单元，每个单元有8个核心。使用getDeviceInfo(...CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS...)我得到4作为计算单元的答案。但是，如何获取每个计算单元的核心数量信息？
OpenCL规范没有在这个问题上给出任何提示。有没有人知道如何以标准方式检索每个计算单元的核心数量？
浏览 0提问于2011-05-02得票数 3
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CPU的目的是提供高性能的数字运算，最终得到某种矢量指令集.基本上有两种：
SIMD.这在概念上很简单，例如，不只是拥有一组64位寄存器和操作，而是有第二组128位寄存器，并且可以同时在两个64位值的短向量上操作。它在实现中变得很复杂，因为您还想选择对四个32位值进行操作，然后一个新的CPU生成提供256位向量，这需要一组全新的指令等等。
旧的克雷式矢量指令，即向量开始时很大，例如4096位，但同时操作的元素数是透明的，在给定操作中要使用的元素数是指令参数。这样做的想法是，为了避免以后变得越来越复杂，你可以先先咬掉一些复杂的东西。
有人认为备选案文2更好，这些论点似乎是
浏览 13提问于2022-05-29得票数 3
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我正在尝试编写一些代码，将原生C++类型的数组转换为由OpenCL标准定义的适当大小的向量类型。
Endian-ness和packing是OpenCL实现的具体内容.OpenCL类型不提供方便的operator[]。(实际上API是C)另一个问题：cl_int4有一个.s3成员，但是cl_int2没有。
我有一些功能上可行的东西，但是你可以看到我已经走入了模板疯狂的领域。
可以用一种更好的方式完成吗？这些函数不会经常被调用，所以更好的方法是减少程序二进制大小和减少冗长的源代码。
这是我到目前为止所得到的。我没有向您展示所有维度的专门化(省略3-6)，我也希望至少也实现整数类型。
#includ
浏览 2提问于2012-04-03得票数 1
2回答
有没有研究比较OpenCL和OpenMP的性能？具体地说，我感兴趣的是使用OpenCL启动线程的开销成本，例如，如果将域分解为非常大量的单独工作项(每个工作项由一个执行小任务的线程运行)，而在OpenMP中，较重的线程是将域分解为数量等于核心数量的子域。
似乎OpenCL编程模型更多地针对大规模并行芯片(例如GPU)，而不是具有更少但更强大内核的CPU。
OpenCL能成为OpenMP的有效替代品吗？
浏览 0提问于2011-09-01得票数 32
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当我想要计算某个表达式时，假设：2*5程序将2和5存储在寄存器中，然后执行MUL操作。但是如果我们想要乘以巨大的数组呢：
a = [1, ....... , 100000]
b = [1, ....... , 100000]
a * b
我们是否需要生成asm来逐个加载和乘以元素，或者是否可以在某种类型的寄存器中存储整个向量？我知道有Advanced Vector Extensions (AVX)允许在寄存器中存储更大的向量，但它的大小仍然非常有限。我并不是在问任何特定的语言或处理器，只是出于整体的想法。
浏览 0提问于2015-08-18得票数 4
2回答
我正在读一篇关于使用OpenCl的迷你分子动力学应用的论文。代码位于此处。
我被内核的实现方式卡住了。我不明白的是
#if defined(SCALAR_KERNELS)
__kernel void f_clear(
__global float* f,
__const int nall) {
for (unsigned i = get_global_id(0)+1; i <= nall; i += get_global_size(0)) {
const int i4 = i << 2;
f[i4+0] = 0.0f;
浏览 10提问于2013-10-10得票数 1
2回答
我在OpenCL中看到了一个smallpt实现，作者在内核中使用了自己的向量类型和prepocessor宏函数。
typedef struct { float x, y, z; } Vec;
#define vinit(v, a, b, c) { (v).x = a; (v).y = b; (v).z = c; }
#define vsmul(v, a, b) { float k = (a); vinit(v, k * (b).x, k * (b).y, k * (b).z) }
#define vdot(a, b) ((a).x * (b).x + (a).y * (b).y + (a).
浏览 0提问于2013-11-25得票数 2
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我有一个带有AMD Ryzen 52500 u(与集成的radeon 8移动GPU)处理器的笔记本，并使用Ubuntu18.04.2。我想在CPU和GPU上使用C++运行一些C++计算。我的问题是，我不知道opencl如何识别cpu。
我已经安装了amdgpu从amd网站和AMD应用软件SDK 3.0。运行clinfo后，将得到以下输出：
平台数目2
平台名三叶草
平台供应商台面
平台版本OpenCL 1.1Mesa18.2.8
平台配置文件FULL_PROFILE
平台扩展cl_khr_icd
平台扩展函数后缀MESA
平台名称AMD加速
并行处理平台供应商高级微设备公司。
平台版本Ope
浏览 4提问于2019-03-25得票数 3
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在/users/{id}/badges上，id参数的描述
以分号分隔的用户ids列表。
偏离多值参数的推断标准：
单个主键标识符或向量化、分号分隔的标识符列表.
这是有意的吗?与“向量化”参数相比，处理"list“参数的方式是否有区别？
我的理解是，“向量化”意味着组成值必须按升序排序。这是正确的吗？
更新
在转储所有参数时，我想出了以下变体：
id string A single primary key identifier or a vectorized, semicolon-delimited list of identifiers.
id string a semico
浏览 0提问于2010-06-06得票数 1
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2回答
是否有依赖于隐式矢量化的编程语言或语言扩展？
对于SSE4.1、AVX、AVX2 (不管有没有FMA3 3/4)，我需要做一些积极的假设来生成良好的DLP/矢量化代码。
在过去的10年里，我很高兴依靠英特尔的本质来编写我的HPC内核，并显式地向量化。同时，我经常对C/C++编译器(GCC、clang、LLVM等)生成的DLP代码的质量感到失望，如果您问我，我可以发布具体的示例。
从中可以清楚地看到，为现代平台编写“手动”HPC内核的内在特性不再是一个可持续的选择，除非我有一群程序员。太多的版本和组合: SSE4.1，AVX，AVX2，AVX512+flavors，FMA，SP，DP，半精度？如
浏览 10提问于2016-02-01得票数 15
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假设我有一个OpenCL内核，其中每个工作项都执行一次int_32操作，并且我的GPU支持256位单指令多数据操作，那么OpenCL能够将8个工作项打包在一起以利用单指令多数据的优势吗？即一个处理单元同时执行多个工作项。如果是这样，那么什么时候会发生这种情况？在"clBuildProgram“阶段，还是当二进制文件在GPU上实际执行时(即时编译)？
第二个似乎更合理，因为这只能在我定义工作组大小之后才能决定，例如，如果我说每个工作组有1个工作项，那么矢量化就不会发生？
我查看了"clBuildProgram“之后的Nvidia ptx文件，我仍然看到了标量IR，但我不确定是英特
浏览 1提问于2016-12-09得票数 0
在阅读苹果公司的Swift编程语言书时，我偶然发现Pointwise、Pointwise小于和Pointwise大于运营商。参考资料：
.== Pointwise equal
.!= Pointwise not equal
我找不到关于什么时候使用这些东西的解释和例子。这些操作符的功能是什么？
浏览 0提问于2019-04-04得票数 9
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simd结构(OpenMP 4.0+) OpenMP 4.0增加了显式SIMD并行性(单指令、多数据).SIMD意味着多个计算将由处理器同时执行，使用对多个值一次执行相同计算的特殊指令。这通常比对单个数据值进行操作的常规指令更有效。这有时也被称为向量并行或向量操作(实际上是OpenACC中的首选术语)。
单指令多数据(SIMD)是弗林分类法中的一类并行计算机。
openMP的SIMD结构是否需要特定类型的硬件？
浏览 0提问于2018-03-01得票数 4
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OpenCL与中央调度的并发编程
、、、、
随着OpenCL 2.0的引入，OpenCL似乎具备了GCD的许多特性，比如CLang/OpenCL风格的块和队列。查看它们各自的功能集，我想知道OpenCL是否能够完成GCD /lib分派所能做的所有事情，但是否具有将计算导向GPU和CPU的额外能力--或者GCD是否可以提供与OpenCL无关的更多功能。
具体来说，我的问题是：
GCD和OpenCL的并发特性有什么不同？
如果在一起使用它们是有价值的(假设GCD提供了附加的功能)，那么C块可以路由到GCD队列或OpenCL队列吗？如果以CPU为目标，是否有理由通过OpenCL vs直接运行？
OpenCL 2.0是否提供GCD风
浏览 8提问于2014-02-01得票数 4
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