首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

clinfo / clGetDeviceInfo之间OpenCL报告的设备版本不同

问题:clinfo / clGetDeviceInfo之间OpenCL报告的设备版本不同

回答:

OpenCL是一种开放的跨平台并行计算框架,用于利用多核CPU、GPU和其他加速器设备的计算能力。在使用OpenCL时,可能会遇到clinfo和clGetDeviceInfo之间报告的设备版本不同的情况。

clinfo是一个用于查询和显示OpenCL平台和设备信息的命令行工具。它可以提供有关系统中可用OpenCL设备的详细信息,包括设备版本、供应商、支持的扩展等。clinfo通过调用clGetDeviceInfo函数来获取设备信息。

而clGetDeviceInfo是OpenCL API中的一个函数,用于查询特定设备的信息。通过调用clGetDeviceInfo函数,可以获取设备的版本、供应商、支持的扩展等详细信息。

当clinfo和clGetDeviceInfo之间报告的设备版本不同时,可能是由于以下原因导致的:

  1. OpenCL运行时版本不同:clinfo和clGetDeviceInfo可能使用不同版本的OpenCL运行时库,导致获取到的设备版本不一致。可以尝试更新OpenCL运行时库或使用相同版本的库来解决此问题。
  2. 设备驱动程序不同:不同的设备驱动程序可能对设备版本的报告有所不同。这可能是由于驱动程序的实现方式或版本更新的原因。可以尝试更新设备驱动程序或联系设备供应商以获取更多支持。
  3. 设备硬件差异:不同的设备可能具有不同的硬件规格和功能支持,这可能导致clinfo和clGetDeviceInfo之间报告的设备版本不同。在这种情况下,应该以clGetDeviceInfo为准,因为它提供了更具体和准确的设备信息。

总结起来,当clinfo和clGetDeviceInfo之间报告的设备版本不同时,可能是由于OpenCL运行时版本、设备驱动程序或设备硬件差异等原因导致的。在解决此问题时,应该以clGetDeviceInfo为准,并根据具体情况更新OpenCL运行时库、设备驱动程序或联系设备供应商以获取支持。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

opencl:获取每个计算单元(CU)中处理元件(PE)数目

模型中有一个主机,并且有一个或多个OpenCL 设备与其相连。每个OpenCL 设备可划分成一个或多个计算单元(CU),每个计算单元又可划分 成一个或多个处理元件(PE)。...设备计算是在处理元件中进行OpenCL 应用程序会按照主机平台原生模型在这个主机上运行。...主机上OpenCL 应用程 序提交命令(command queue)给设备处理元件以执行计算任务(kernel)。...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...我电脑CPU是4核心,显卡是AMD R7350(8个计算单元,512个流处理器),运行clinfo结果如下(内容太长只节选片段,中文部件为作者加注),可以看出Kernel Preferred work

2K30

opencl:clEnqueueNDRangeKernel执行报错CL_OUT_OF_RESOURCES一种情况

https://blog.csdn.net/10km/article/details/51305426 我电脑上之前显卡比较老并不支持opencl,所以我之前开发时opencl代码其实都是在...__constant和__global都是全局内存,__constant修饰地址指向是常量,不能被修改,但它们之间区别却并不仅于此。...一个opencl设备常量空间是有限制,通过clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_CONSTANT_BUFFER_SIZE可以知道一个opencl设备最大常量缓冲区尺寸,在我显卡上...,这个值是65536,简单通过命令行运行AMD APP SDKclinfo就可以得到这个值,如下图: ?...因为图像尺寸很容易就超过64kb,所以clEnqueueNDRangeKernel在执行kernel时无法将它放到opencl设备constant buffer中,所以就会报错CL_OUT_OF_RESOURCES

1.2K10
  • 树莓派Raspberry Pi 3B+安装OpenCL

    首先,不要将OpenCL(GPU库)与OpenCV(计算机视觉库)混淆。如果您计划安装OpenCV,请按照此页面上说明进行操作。 Raspberry Pi没有官方OpenCL版本。...我们在这里使用是Daniel Steadelmann(GitHub上Doe300)硕士论文结果。此 OpenCL 版本仅为 Raspberry Pi编写,不支持完整 OpenCL 命令集。...由于Raspberry Pi 4上GPU与Pi 3有很大不同,并且缺乏详细VideoCore VI数据表,因此Pi 4还没有OpenCL可用。...但是,最近有一个Vulkan版本可用于Raspberry Pi 4。安装指南可以在这里找到。 其次,该版本仅支持所有 OpenCL 命令子集。可以理解,鉴于这项工作,需要编写一个完整版本。...这一切后果是,与上面的MALI版本相比,该版本不适用于OpenCV。 由于Raspberry Pi为CPU和GPU使用相同内存芯片,因此OpenCL代码可以修改您操作系统。

    1.5K10

    Elasticsearch最佳实践:不同版本之间存储成本对比

    在8.8到7.10之间15个版本当中,Elasticsearch 发布了非常多性能优化特性,因此,为了帮助用户更好地了解最新版本Elasticsearch所具备功能,我将在本文之后一系列文章中从多个维度比较旧版本和新版本...测试前置条件 在本文中,我们将比较 Elasticsearch 在存储日志数据和指标数据方面,在版本6、版本7和版本8之间差异。...这种方法能够提供清晰而直观结果,同时也帮助我们了解在不进行索引层面的优化情况下,Elasticsearch性能表现如何。 在测试开始之前,我们会确保不同版本集群使用相同数据结构来存储数据。...这些字段可以用不同分词规则来影响搜索结果。...这些字段可以用不同分词规则来影响搜索结果。

    3.7K92

    opencl::kernel中获取local memory size

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/50802638 在OpenCL设备中一个workgroup中所有work-item可以共用本地内存...但是,根据OpenCL标准,不论在kernel代码编译期还是运行时,kernel程序在不借助主机端程序帮助下,是无法知道当前设备(device)local memory容量。...以下是我C++代码片段 // 当OpenCL设备只有1个时,定义CL_DEVICE_LOCAL_MEM_SIZE if (1 == _devices.size()) { // 如果设备不支持local...//调用clGetDeviceInfo获取local memory size赋值给local_mem_size //设置kernel第一个参数, //因为local_test参数p定义为__local...,所以不需要指定参数地址, //opencl设备会根据第三个参数值分配相应字节数local memory.

    1.1K10

    如何在一个设备上安装一个App两个不同版本

    这是个很大教训,像这一类手动来改都不靠谱,毕竟有忘掉概率存在,能不能自动处理呢? 在这篇Blog上找到了答案,我大概翻译一下。...那想在一个系统上安装一个App两个不同版本,其实是需要两个不同Bundle ID。...就是说正式版一个Bundle ID,OTA版本/Debug版本用一个Bundle ID,假设AppStore版ID是com.mycompany.myapp,OTA版是com.mycompany.myapp-beta...实际上我自己实践时候,新建了一个叫myApp-AppStoreSchema,在不同Schema里Archive里是用不同Build配置,myApp-AppStoreSchema里Archive...,就能使用AppStore自定义配置来打包,用来提交AppStore;当选择myApp这个Schema时候,Archive得到是使用Release自定义配置来打包,用来上传到OTA测试。

    5.2K30

    深度学习落地移动端——Q音探歌实践(一)

    Q音探歌学习算法已经部署在上千种不同机型中,图2显示了不同机型市场份额累积分布函数(CDF)。数据描绘得很清楚:没有“典型”智能手机。最常用设备型号不到所有移动设备3%。...我们发现Android和iOS智能手机之间存在截然不同设计策略– iOS设备倾向于使用更少,功能更强大内核,而Android设备倾向于拥有更多内核,而这些内核通常功能不那么强大。...少数SoC甚至具有由相同内核组成两个群集。在几乎所有的SoC中,同一集群中内核都具有共享缓存,但是不同集群中内核之间没有共享缓存级别。缺少共享缓存会导致群集之间同步成本很高。...但是,最新版本API提供了足够功能来对神经网络计算进行编程。不同版本决定了我们可以使用移动GPU做什么,目前市场上有多个版本OpenGL ES。...而且,GPU和CPU之间峰值性能差异达到3-4倍,这使得配备GPUiOS设备Metal成为实现高效神经网络推理最佳选择。

    1.7K20

    OpenCV 图像处理学习手册:6~7

    一个例子是 Camera FV-5,它具有免费和付费版本。 提示 如果使用手持设备捕获图像,请确保该设备是静态。 实际上,您可能会使用三脚架。 否则,具有不同曝光度图像将无法对齐。...OpenCL 程序旨在在运行时进行编译,以便使用 OpenCL 应用可在各种主机设备实现之间移植。 OpenCL 还是非盈利技术联盟 Khronos Group 维护开放标准。...然后,将显示有关您 SDK 主要信息,例如名称,供应商,SDK 版本以及与 OpenCL 兼容计算设备数量。...现在可以显示有关每个计算设备不同信息,例如供应商 ID,供应商名称,驱动程序版本,全局内存大小,内存缓存大小等。...总结 在本章中,您学习了如何在计算机上安装带有 OpenCL OpenCV 以及如何使用与 OpenCL 兼容最新 OpenCV 版本计算机设备开发应用。

    1.2K30

    Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列(二)

    4.2.1 设置OpenCL环境 Vitis核心开发套件中主机代码遵循OpenCL编程范例。为了正确设置环境,主机应用程序需要初始化标准OpenCL结构:目标平台,设备,上下文,命令队列和程序。...3.子设备:在Vitis核心开发工具包中,有时设备包含单个内核或不同内核多个内核实例。...5.命令队列 :该clCreateCommandQueueAPI会为每个设备一个或多个命令队列。FPGA可以包含多个内核,可以是相同或不同内核。...2.多个有序命令队列:每个内核执行都将从不同有序命令队列中请求。在这种情况下,XRT从不同命令队列分派内核,通过在设备上同时运行它们来提高性能。...如果没有正确释放资源,则Vitis 核心开发工具包可能无法生成与性能相关正确配置文件和分析报告

    1.9K20

    Python CUDA 编程 - 1 - 基础概念

    加速原理 为了同时并行地处理更多任务,芯片公司开发出了多核架构,只要相互之间没有依赖,每个核心做自己事情,多核之间互不干扰,就可以达到并行计算效果,极大缩短计算时间。...主机与设备 由于CPU和GPU是分开,在英伟达设计理念里,CPU和主存被称为主机(Host),GPU被称为设备(Device)。...实际上,英伟达主要以SM为运算和调度基本单元。 英伟达不同时代产品芯片设计不同,每代产品背后有一个微架构代号,微架构均以著名物理学家为名,以向先贤致敬。...GPU编程可以直接使用CUDAC/C++版本进行编程,也可以使用其他语言包装好库,比如Python可使用Numba库调用CUDA。CUDA编程思想在不同语言上都很相似。...与相对封闭CUDA不同OpenCL(Open Computing Language)也是当前重要计算加速平台,可以兼容英伟达和AMDGPU,以及一些FPGA等硬件。

    1.1K20

    OpenCV中那些深度学习模块

    我们将在输入层和输出层之间层称为隐层,所谓深度神经网络就是隐层数大于1神经网络。 接下来是网络训练。...Target指的是最终运算设备,它包括四种类型,分别是CPU设备OpenCL设备OpenCL_FP16设备以及MYRIAD设备。...强调一下,OpenCLOpenCL_FP16实际上都是GPU设备OpenCL_FP16设备指的是权重值数据格式为16位浮点数,OpenCL设备指的是权重值数据格式为32位浮点数。...MYRIAD设备是Movidius公司提供VPU设备。我们通过Backend和Target不同组合可以来决定具体加速方法。...Neo是开源Intel GPUOpenCL驱动,它支持Gen 8以及Gen 8之后英特尔GPU。我们建议尽量使用最新版本,根据我们调试经验,越新版本性能越好。

    3.6K30

    兼容并蓄——MNN异构计算设计与实践

    从系统层面来说分IOS和Android,从芯片层面Android阵营又有高通、联发科、海思麒麟几家并立,即便是同一类芯片也有每代版本差别。对于异构计算而言碎片化是非常大挑战。...基于我们后端抽象,我们可以将不同硬件实现分拆为一个一个Backends,根据不同手机按需加载,比如Pixel2上GPU标准不支持OpenCL,只支持Vulkan,我们就让它加载MNN-Vulkan...在每个实例,也就是小方块之内,运行是GPUShade代码,这个根据不同标准各异,Metal是 .metal,OpenCL是 .cl,OpenGL 和 Vulkan 是 glsl。...在我们Backend抽象接口设计下,Vulkan、Metal可以发挥自己优势,进一步减少非计算耗时。 针对不同设备GPU,其优化策略是相似的,主要会从三个方面进行优化:内存、并发、内核。...在实现层面,我们会进一步做GPU算子实现与性能优化,在此基础上,沉淀类似于HalideIR能力,支持自动调参,在不同设备上都跑得最快。

    1.1K30

    OpenCV3.x中UMat介绍与使用

    要说到UMat对象来龙去脉,必须首先从OpenCL来开始说,OpenCL是一个面向异构系统通用并行编程标准,这个标准最早是苹果公司提出,后来变成了一个国际标准,目的是通过它开发通用GPU计算软件,...说直白点就是如果CPU或者GPU支持OpenCL标准,就可以通过OpenCL相关编程实现使用GPU计算。...于是OpenCV在3.0版本中开始引入了T-API(Transparent API)设计理念,即通过设计一套对开发者来说底层透明,接口统一API调用方式,避免由于系统不支持OpenCL而导致程序运行失败...通过使用UMat对象,OpenCV会自动在支持OpenCL设备上使用GPU运算,在不支持OpenCL设备仍然使用CPU运算,这样就避免了程序运行失败,而且统一了接口。...而且两者之间是可以相互转换

    5.1K92

    ubuntu16 CUDA 编译opencl caffe版本并通过mnist训练测试

    一般来说,大家谈到caffe,都是基于CUDA在NVIDIA显卡上运行版本,其实有一个支持opencl分支版本OpenCL Caffe。...理论上这个版本caffe可以运行在支持OpenCL并行计算框架任何设备上(不限于显卡),因为这个分支版本目前还是试验性版本,所以之前一直没有尝试使用,今天想起来就试着在NVIDIA显卡编译OpenCL...对于NVIDIA显卡,只要正常安装了CUDA,就自动包含了OpenCL支持,所以不需要另外安装。...如果是Intel,AMD或其他GPU显卡,就要安装相应OpenCL支持,可以去对应官网下载。...sudo apt-get install python-numpy // 安装numpy #sudo apt-get install doxygen // doxygen用于文档生成 可不安装 唯一不同是需要安装

    1.5K50

    DAY66:阅读Streams

    本文备注/经验分享: 动态并行时候, 设备端使用stream.我们常用stream是指Host上, 但动态并行时候, 因为CUDA和OpenCL相反, 设备流总是顺序,也就是同一个流里面的..., 因为OpenCL和这里是反.默认OpenCL设备端流(队列), 是自然就并行(乱序)...., 完全不妨碍; 知道了, 有可能利用这点提升性能),但是动态并行时候, 设备流则不同,首先的确也分成默认存在流, 和需要手工创建流.但是手工创建流必须使用非阻塞标志创建, 理由请参考本章节...因为试图使用这些设备动态并行时候, 超出使用范围API, 编译时候都会报错.不过虽然只是简化版本, 但对于动态并行时候, 一般也够用了(不够用你可以考虑传统从Host上启动kernel嘛!...和这个相反是, OpenCL"设备端"可以同时指GPU和CPU, 也就是可能存在OpenCL上, CPU同时要负责执行kernel, 还要负责调度情况。 此时就很尴尬了。

    62330

    基于OpenGL ES深度学习框架编写

    可实时 跟PC或服务器不同,移动设备GPU可不一定有CPU强悍(多线程+neon/vfp),但在需要实时计算场景(主要是相机预览和视频播放),往往都是基于OpenGL渲染环境。...实时情况下,深度学习框架输入和输出都在GPU端,使用CPU进行计算往往需要拷贝图像出来,算好后再传到GPU端,因此基于GPU实现深度学习库能持平CPU版本效率就有足够优势了。...android设备而言基本不用考虑。...支持OpenGLES 3.1版本GPU一般都是相对较新,性能不会太差,能够实现加速目的。 运算分配 CNNdroid中仅用GPU加速卷积层运算,其他还是由CPU+多线程执行。...因此这个工程中,网络中计算全部由GPU完成,避免数据在CPU和GPU之间反复传输或同步。

    2.6K91

    AMD 发布APP SDK 3.0 Beta

    AMD刚刚发布驱动程序支持最新Khronos OpenCL™2.0标准驱动。...这被看作提高异构计算加速路径巨大里程碑,OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构(HSA)功能,比如CPU和GPU设备间基于指针数据结构来共享内存,可以大大简化在计算加速中使用GPU步骤。...此外,GPU设备通过OpenCL2.0设备排队功能启动计算任务能力为计算内核开辟了一个更强大编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大可编程优,简化了OpenCL存储器模型。...AMD APP SDK 3.0 Beta版本包含了完整范例,演示如何使用OpenCL2.0每个主要功能。有一些在AMDblog里做了介绍。 here....同时,通过基于web浏览器安装器,简化了安装过程。另外AMD更新了OpenCL 编程指南,里面增加了很多内容,包括全面介绍OpenCL2.0.

    1.5K60
    领券