2) 基于开放标准实现 AMD- MLP 用OpenCL作为使用GPU进行通用计算的编程工具，来实现深度学习过程中的重要计算操作。...由于OpenCL是开放标准的异构编程工具，其被AMD、Intel及Nvidia等多个厂家所实现，因此AMD-MLP 能在不同厂家的设备上运行，软件的移植性很好。...clBlas是基于OpenCL实现的矩阵运算操作库，AMD-MLP中执行矩阵运算的地方直接用clBlas的接口实现，简化了编程。...，基于这个统一的接口，用户只需要做少量的开发工作（开发一个DNNDataProvider派生类) 识别其数据在文件中的格式并将其加载到内存即可，用户不需要关心数据在学习过程中如何被组织，传输和使用。...AMD-MLP的模块性还表现在其用分开的类实现了深度学习过程参数的配置的、神经网落状态SnapShot的功能，理解和使用都非常方便。
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。...AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。...2) 基于开放标准实现 AMD- MLP 用OpenCL作为使用GPU进行通用计算的编程工具，来实现深度学习过程中的重要计算操作。...clBlas是基于OpenCL实现的矩阵运算操作库，AMD-MLP中执行矩阵运算的地方直接用clBlas的接口实现，简化了编程。...AMD-MLP在AMD的GPU平台上开发，但能帮助用户在不同类型的GPU平台上完成深度学习任务，并能通过多GPU扩展学习速度。AMD-MLP是目前不多的，基于OpenCL实现的深度学习软件。
CSDN授权转载，回复CSDN可得完整PPT 摘自：BDTC 2014中国大数据技术大会 大数据文摘，WeMedia自媒体联盟成员之一
https://blog.csdn.net/10km/article/details/50802638 在OpenCL设备中一个workgroup中的所有work-item可以共用本地内存...(local memory),在OpenCL kernal编程中,合理的利用local memory,可以提升系统的整体效率。...但是，根据OpenCL的标准，不论在kernel代码的编译期还是运行时，kernel程序在不借助主机端程序的帮助下，是无法知道当前设备(device)的local memory容量的。...编译期 -D name=value 在编译kernel的时候，不论你是用clBuildProgram还是用clCompileProgram+clLinkProgram 都可以提供编译选项，而编译选项中的...，所以不需要指定参数地址， //opencl设备会根据第三个参数的值分配相应字节数的local memory.
在标准 C/C++ 中，流被缓冲，例如在标准输入的情况下，当我们按下键盘上的键时，它不会发送到您的程序，而是由操作系统缓冲，直到时间分配给那个程序。 它如何影响编程？...在各种情况下，您可能需要清除不需要的缓冲区，以便在所需容器中而不是在前一个变量的缓冲区中获取下一个输入。...这样做的原因是一个被占用的缓冲区。“\n”字符留在缓冲区中并作为下一个输入读取。 如何解决？ 在 C 的情况下： \ 使用“ while ((getchar()) !...= '\n');” 读取缓冲区字符直到结束并丢弃它们（包括换行符）并在“scanf()”语句清除输入缓冲区并允许在所需容器中输入后使用它。...'\n');” 在“cin”语句丢弃输入流中的所有内容之后，包括换行符。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ringbuffer Refered from Wikipedia, a ring buffer(环形缓冲区 or circular buffer, circular queue, cyclic buffer...LMAX Disruptor 中 ringbuffer LMAX是伦敦多元资产交易所的简称，https://www.lmax.com/ 其开源的LMAX Disruptor可以处理数百万订单/秒。...ringbuffer用于在不同上下文（线程）间传递数据的buffer。 ringbuffer是数据（数组内元素的内存地址是连续性存储的）比链表快。...Python中实现ringbuffer 网上相关资料不多。
设备上的计算是在处理元件中进行的。 OpenCL 应用程序会按照主机平台的原生模型在这个主机上运行。...主机上的OpenCL 应用程 序提交命令(command queue)给设备中的处理元件以执行计算任务(kernel)。...计算单元中的处理元件会作为SIMD 单元（执行 指令流的步伐一致）或SPMD 单元（每个PE 维护自己的程序计数器）执行指令流。 ? 对应的中文名字模型 ?...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目，但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了： /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU)中处理单元(PE)个数 */ size_t
https://blog.csdn.net/10km/article/details/50935349 opencl的kernel编程语言是C99标准的一个子集,在C99的基础上opencl...Opencl中的关系运算符(relational operators)包括(,=),等价运算符(equality operators)包括(==,!...向量类型比较时，返回的结果是对应同样字节长度的整数向量类型： charn,ucharn类型的结果就返回 charn; shortn,ushortn类型的结果就返回 shortn; intn,...uintn类型的结果就返回 intn; longn,ulongn类型的结果就返回 longn; floatn类型的结果就返回 intn; doublen类型的结果就返回 longn; 例如...两个向量比较的时，它们的类型必须一样。
随着深度学习、区块链的发展，人类对计算量的需求越来越高，在传统的计算模式下，压榨GPU的计算能力一直是重点。...开放架构本来是一件好事，但OPENCL的发展一直不尽人意。而且为了兼容更多的显卡，程序中通用层导致的效率损失一直比较大。...下面是苹果官方给出的一个OPENCL的入门例子，结构很清晰，展示了使用显卡进行高性能计算的一般结构，我在注释中增加了中文的说明，相信可以让你更容易的上手OPENCL显卡计算。...，注意READ_ONLY是对GPU而言的，这个缓冲区是建立在显卡显存中的 input = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(float...，计算启动的时候采用队列的方式，因为一般计算任务的数量都会远远大于可用的内核数量， // 在下面函数中，local是可用的内核数，global是要计算的数量，OPENCL会自动执行队列，完成所有的计算
只需要执行cl::make_kernel的operator(),在()中按kernel定义的参数顺序将kernel需要的参数填在括号中，cl::make_kernel算子会自动为kernel设置参数并将...再看看上面的代码，在用opencl的kernel执行一个图像的缩放之前，先要 this->upload(command_queue);//向OpenCL设备中上传原始图像数据 在kernel执行结束之后...,貌似差不多， 但还是它真的是进化了 进化之一 只是参数中不再有in,out参数，也就是说，参数表中可以不用关心in/out参数的顺序以及个数了。...类就执行memory_cl中的upload_if_need函数， download_args也是差不多，如果是memory_cl类就根据download标记执行memory_cl中的download...神奇的memory_cl 前面一直不断被提起的用来封装OpenCL内存对象的memory_cl是个什么神奇的东东？呵呵，其实并不复杂，就是抽象的基类而已，下面是这个类的主要实现代码和函数声明。
这样，内核就可以将分散的写入集中起来，从而对磁盘写入进行统一优化。例如，多个小的写入可以合并为一个大的写入等。 Cache：是用于从磁盘读取文件的页面缓存，用于缓存从文件中读取的数据。...这样，下次访问这些文件数据时，可以直接从内存中快速取回，而无需再次访问缓慢的磁盘。 但是让我问你，由于 Buffer 只是将写入磁盘的数据的缓存。反过来，它还会缓存从磁盘读取的数据吗？...至此，您可能认为您已经找到了我的问题的答案，“Buffer”只是用于将数据写入磁盘的缓存，“Cache”只是用于从文件中读取数据的缓存。...bi 和 bo 分别表示块设备读取和写入的大小，以块/s 为单位。由于 Linux 中的块大小为 1KB，因此这个单位相当于 KB/s。...再次清除终端 1中的缓存： 同样在终端 1 中，再次启动 vmstat 2 命令： 您可以看到此时 buff 为 0。
在各种情况下，您可能需要清除不需要的缓冲区，以便在所需容器中而不是在前一个变量的缓冲区中获取下一个输入。...在第一次输入后在输出屏幕上按“Enter”（回车）时，由于前一个变量的缓冲区是新容器的空间（因为我们没有清除它），程序会跳过下面的输入容器。 从那些“Hello World”程序中升级。...这样做的原因是一个被占用的缓冲区。“\n”字符留在缓冲区中，并作为下一个输入读取。 如何解决？ 在C的情况下： 1. 使用“ while ((getchar()) !...= '\n');” 读取缓冲区字符直到结束并丢弃它们（包括换行符）并在“scanf()”语句清除输入缓冲区并允许在所需容器中输入后使用它。...使用“cin.sync()”： 在“cin”语句之后输入“cin.sync()”会丢弃缓冲区中剩余的所有内容。尽管“cin.sync()”并不适用于所有实现（根据 C++11 及以上标准）。
这篇文章来自一个读者在面试过程中的一个问题，Hadoop在shuffle过程中使用了一个数据结构-环形缓冲区。...环形缓冲区数据结构 Map过程中环形缓冲区是指数据被map处理之后会先放入内存，内存中的这片区域就是环形缓冲区。...环形缓冲区是在MapTask.MapOutputBuffer中定义的，相关的属性如下： // k/v accounting // 存放meta数据的IntBuffer，都是int entry，占4byte...kvmeta中占用的byte数 private static final int METASIZE = NMETA * 4; // size in bytes 环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key...初始化 环形缓冲区的结构在MapOutputBuffer.init中创建。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/51172345 在项目中，有一个下面这样的数据结构，storage保存是个float4类型的数组。...kernel中会向storage数组中写入输出数据。kernel执行结束后，主机端读取这个结构体的数据。...下面是kernel中向storage数组中写入输出数据的部分代码： inline void copy_detected_obj_to_host(const __local int4* detected_obj...当为detected_objects_buffer创建cl::Buffer时，如果cl_mem_flags设置为CL_MEM_COPY_HOST_PTR(即将主机数据复制到opencl设备内存)，则上述...看过opencl的官方原文档，没有找到关于方法一这种直接赋值方式的使用限制说明。 我目前用的opencl驱动是AMD APP SDK,现在不清楚，这是amd驱动的bug，还是确实不能这样使用。
前言 数据交互场景中，缓冲区的存在起到了至关重要的作用，比如 关系型数据库中的数据缓冲区，可以加速数据的存和取，避免和磁盘的直接交互 消息中间件也是利用了缓冲的思想，有效缓解了业务高峰期上游对下游系统的读写压力...，起到“削峰填谷”作用 在Redis中，也存在缓冲区，即使Redis本身就是将数据存储在内存中，但也利用了内存缓冲区来避免因为请求处理速度跟不上请求接收速度而导致的数据丢失和性能问题。...复制缓冲区 主库接收到全量复制请求时，会创建RDB文件，同时会将接下来所有的写命令记录到复制缓冲区中，当从库接收并加载完RDB文件后，主库再向从库发送复制缓冲区中保存的所有写命令 复制积压缓冲区 复制积压缓冲区是...阈值时会触发redis数据淘汰，当redis作为数据库前端缓存使用时会降低业务访问性能 原因 写入了bigkey redis主线程出现间歇性阻塞，请求处理速度变慢，导致缓冲区中堆积数据越来越多 查看输入缓冲区内存使用情况...输出缓冲区大小设置 redis的客户端，除了主从架构中的从节点客户端（作用于和从节点进行数据同步）外，主要使用两类： 常规和Redis服务端进行读写命令交互的普通客户端 订阅了Redis频道的消息订阅客户端
缓冲区是包在一个对象内的基本数据元素数组，Buffer类相比一个简单的数组的优点是它将关于数据的数据内容和信息包含在一个单一的对象中。...或者说，缓冲区中现存元素的计数 位置（position）：下一个要被读或写的元素的索引。位置会自动由相应的 get( )和 put( )函数更新 标记（mark）：下一个要被读或写的元素的索引。...既然我们已经在 buffer 中存放了一些数据，如果我们想在不丢失位置的情况下通过put进行修改。假设我们想将缓冲区中的内容从“Hello”的 ASCII 码更改为“ Mellow”。...您可以使用 rewind()后退，重读已经被翻转的缓冲区中的数据。 翻转两次把上界设为位置的值，并把位置设为 0。...Buffer 的容量不需要相同，而且缓冲区中剩余数据的索引也不必相同。但每个缓冲区中剩余元素的数目（从位置到上界）必须相同。
ob_end_flush(); //发送内部缓冲区的内容到server，删除缓冲区的内容，关闭缓冲区。...'; ob_end_flush(); ob_end_flush(); ob_end_flush(); 会输出2,3,4 因为我的php配置中，默认是打开缓冲，使用一开始level就是1，我们自己调用...'hello';//此处并不会在页面中输出 $a = ob_get_level(); $b = ob_get_contents();//获得缓存结果,赋予变量 ob_clean(); echo 'level...大概说一下以上的函数的作用， ob_start是开启一个新的缓冲区，push进当前的缓冲区栈顶，ob_xxx_clean和ob_xxx_flush系列函数，clean是清空缓冲区的，但是他不会把内容输出到...level函数是发那会当前的缓冲区栈的前套数。
在opencl环境下编程，与我们在CPU上的传统编程思想有一些差异，这些差异看似微不足道，但往往是细节决定成功，就是这些看似微不足道的差异，在多核的GPU上被无限放大，导致同一种算法在GPU和CPU运行效果有着巨大的差别...之前写过一篇文章《基于OpenCL的图像积分图算法实现》介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概念的朋友可以先参考这篇文章)，并基于这个基本原理提供了kernel实现代码.但经过这两个月的实践检验...这个算法思路与之前的算法相比，没有了耗时的矩阵转置过程，但分为5步，更复杂了，实际的执行效果呢？出乎我的意料：5个kernel加起来的总时间是0.63ms左右,相比原来的算法提高了近3倍。 ?.../ #ifndef FACEDETECT_CL_FILES_COMMON_TYPES_H_ #define FACEDETECT_CL_FILES_COMMON_TYPES_H_ #ifdef __OPENCL_VERSION...attribute__((aligned(n))) #elif __cplusplus>=201103L #define _CL_CROSS_ALIGN_(n) alignas(n) #elif __OPENCL_VERSION
https://blog.csdn.net/10km/article/details/51636072 OpenCL中的内置函数async_work_group_copy和async_work_group_strided_copy...请注意用红线标注的两段话(async_work_group_strided_copy中的说明中也有同样的描述)： 1:异步复制(async copy)会被工作组内的所有工作项执行，所以异步复制函数必须被所有工作项用同样的参数执行...在这个kernel函数中同时展现符合了这两个要求的代码特特性。详见代码内的中文注释。...，这里使用async_work_group_strided_copy做步长为sample_step的异步复制，将源数据中离散的数据复制到本地内存连续存储 // 注意:INDEX_A4的定义(下同...因为上面的代码中每次async_work_group_strided_copy函数的目标地址都是一样，如果没有barrier同步，有的工作项还没有来得及将数据从本地内存取走,异步复制就开始执行了会将本地内存中的结果冲掉
在OpenCL实现中为了提高内存访问性能，计算矩阵A1在y方向前缀和矩阵的时候，通常先将矩阵A1转置，然后再进行计算x方向的前缀和。...所以OpenCL具体实现的时候，分为下面4步 计算矩阵A在x方向的前缀和矩阵A1 A1转置 计算矩阵A1在x方向的前缀和矩阵A2 A2转置 也就是说，基于OpenCL的积分图算法最终被分解为两次x...函数参见我的博客《opencl:cl::make_kernel的进化》 下面是上面代码中执行的kernel函数prefix_sum_line的代码，每个work-item处理一行数据，实现的功能很简单...local_block数组的大小在编译内kernel代码时由编译器提供,参见我的博客《opencl::kernel中获取local memory size》 /////////////////////...《基于OpenCL的图像积分图算法改进》 参考文章 《AdaBoost人脸检测算法1（转）》 《基于OpenCL的图像积分图算法优化研究》
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