clinfo / clGetDeviceInfo之间OpenCL报告的设备版本不同 - 腾讯云开发者社区

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opencl:获取每个计算单元(CU)中处理元件(PE)的数目

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)。...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...我的电脑CPU是4核心的，显卡是AMD R7350（8个计算单元，512个流处理器）,运行clinfo的结果如下(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

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opencl:clEnqueueNDRangeKernel执行报错CL_OUT_OF_RESOURCES的一种情况

https://blog.csdn.net/10km/article/details/51305426 我的电脑上之前的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修饰的地址指向的是常量，不能被修改，但它们之间的区别却并不仅于此。...一个opencl设备的常量空间是有限制的，通过clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_CONSTANT_BUFFER_SIZE可以知道一个opencl设备的最大常量缓冲区的尺寸，在我的显卡上...，这个值是65536，简单通过命令行运行AMD APP SDK的clinfo就可以得到这个值，如下图： ?...因为图像的尺寸很容易就超过64kb，所以clEnqueueNDRangeKernel在执行kernel时无法将它放到opencl设备的constant buffer中，所以就会报错CL_OUT_OF_RESOURCES

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Elasticsearch最佳实践：不同版本之间的存储成本对比

在8.8到7.10之间的15个版本当中，Elasticsearch 发布了非常多的性能优化特性，因此，为了帮助用户更好地了解最新版本的Elasticsearch所具备的功能，我将在本文之后的一系列文章中从多个维度比较旧版本和新版本的...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之间的差异。...这种方法能够提供清晰而直观的结果，同时也帮助我们了解在不进行索引层面的优化情况下，Elasticsearch的性能表现如何。在测试开始之前，我们会确保不同版本的集群使用相同的数据结构来存储数据。...这些字段可以用不同的分词规则来影响搜索结果。...这些字段可以用不同的分词规则来影响搜索结果。

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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，请按照此页面上的说明进行操作。 Raspberry Pi没有官方的OpenCL版本。...我们在这里使用的是Daniel Steadelmann（GitHub上的Doe300）的硕士论文的结果。此 OpenCL 版本仅为 Raspberry Pi编写，不支持完整的 OpenCL 命令集。...由于Raspberry Pi 4上的GPU与Pi 3有很大不同，并且缺乏详细的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 命令的子集。可以理解，鉴于这项工作，需要编写一个完整的版本。...这一切的后果是，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使用相同的内存芯片，因此OpenCL代码可以修改您的操作系统。

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opencl::kernel中获取local memory size

https://blog.csdn.net/10km/article/details/50802638 在OpenCL设备中一个workgroup中的所有work-item可以共用本地内存...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。...以下是我的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的第一个参数， //因为local_test的参数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的值分配相应字节数的local memory.

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opencv的一个小例子

opencv.hpp" void testMat() { cv::Mat img =cv::imread("000111.png");//声明Mat变量，并读取图片，imread中需要传入图片的绝对路径...cv::imshow("image",img);//在窗口中显示载入的图片 cv::waitKey(5000);//等待按键 std::cout << "testMat() ....testVideo(); std::cout << "main() --------- \n"; return 0; } 编译： build.sh 若是opencv4以下的版本...编译遇到了下列问题：系统：Ubuntu 20.04 Opencv版本：4.2.0 CPU架构：ARM64 3588 dadao@ubuntu:~/Workspace/youngtest/opencvtest..._1.0'/usr/bin/ld: /lib/aarch64-linux-gnu/libavutil.so.56: undefined reference to `clGetDeviceInfo@OPENCL

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Ubuntu上AMD显卡能够使用的stable diffusion webui部署方案流程

本文环境使用实体设备，显卡是AMD RX6800XT。系统是ubuntu20.04.5 LTS 桌面版，部署成功后也可以在评论区发出你的显卡型号和系统。非虚拟化环境。...分个100G的分区安装Ubuntu，可以与win共存！想用哪个系统就重启切换！...慢慢看，中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决一、更新apt并安装一些需要的程序 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get...usermod -a -G render $LOGNAME echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:/opt/rocm/opencl.../opt/rocm/bin/rocminfo sudo /opt/rocm/opencl/bin/clinfo 接着安装 sudo apt-get install miopenkernels-gfx1030

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如何在一个设备上安装一个App的两个不同版本

这是个很大的教训，像这一类的手动来改都不靠谱，毕竟有忘掉的概率存在，能不能自动处理呢？在这篇Blog上找到了答案,我大概的翻译一下。...那想在一个系统上安装一个App的两个不同版本，其实是需要两个不同的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版的ID是com.mycompany.myapp，OTA版的是com.mycompany.myapp-beta...实际上我自己实践的时候，新建了一个叫myApp-AppStore的Schema，在不同的Schema里的Archive里是用不同的Build配置，myApp-AppStore的Schema里Archive...，就能使用AppStore的自定义的配置来打包，用来提交AppStore；当选择myApp这个Schema的时候，Archive得到的是使用Release的自定义配置来打包的，用来上传到OTA测试。

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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的。实际上，您可能会使用三脚架。否则，具有不同曝光度的图像将无法对齐。...OpenCL 程序旨在在运行时进行编译，以便使用 OpenCL 的应用可在各种主机设备的实现之间移植。 OpenCL 还是非盈利技术联盟 Khronos Group 维护的开放标准。...然后，将显示有关您的 SDK 的主要信息，例如名称，供应商，SDK 版本以及与 OpenCL 兼容的计算设备的数量。...现在可以显示有关每个计算设备的不同信息，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 的 OpenCV 以及如何使用与 OpenCL 兼容的最新 OpenCV 版本的计算机设备开发应用。

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深度学习落地移动端——Q音探歌实践(一)

Q音探歌的学习算法已经部署在上千种不同的机型中，图2显示了不同机型的市场份额的累积分布函数（CDF）。数据描绘得很清楚：没有“典型”的智能手机。最常用的设备型号不到所有移动设备的3％。...我们发现Android和iOS智能手机之间存在截然不同的设计策略– iOS设备倾向于使用更少，功能更强大的内核，而Android设备倾向于拥有更多的内核，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的两个群集。在几乎所有的SoC中，同一集群中的内核都具有共享的缓存，但是不同集群中的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的同步成本很高。...但是，最新版本的API提供了足够的功能来对神经网络计算进行编程。不同的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的OpenGL ES。...而且，GPU和CPU之间的峰值性能差异达到3-4倍，这使得配备GPU的iOS设备上的Metal成为实现高效神经网络推理的最佳选择。

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OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader编译

OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader是实现OpenCL应用程序与各硬件厂商提供的OpenCL驱动(platform)之间隔离的中间库。...从OpenCL 1.2开始，OpenCL提供了一个ICD扩展(cl_khr_icd),它允许不同厂商的多个OpenCL驱动(platform)共存于一个主机系统，应用程序可以通过调用clIcdGetPlatformIDsKHR...，真正的实现OpenCL SDK无关性、设备无关性。.../registry/cl/)，你会看到每个OpenCL正式版本的的标准头文件。...OpenCL的标准从1.0开始，到现在最新版本已经是2.1了，应该下载哪个版本的头文件呢？

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Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列（二）

4.2.1 设置OpenCL环境 Vitis核心开发套件中的主机代码遵循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的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的多个内核实例。...5.命令队列：该clCreateCommandQueueAPI会为每个设备的一个或多个命令队列。FPGA可以包含多个内核，可以是相同或不同的内核。...2.多个有序命令队列：每个内核执行都将从不同的有序命令队列中请求。在这种情况下，XRT从不同的命令队列分派内核，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的正确配置文件和分析报告。

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CUDA vs OpenCL：GPU 编程模型该如何选？

OpenCL 提供了一种设备无关、供应商无关的编程方法，使得同一个程序可以在不同的硬件上加速运行。这种跨平台能力对开发者来说极具吸引力，特别是在多种异构系统协同工作的情况下。...OpenCL 的编程模型使用了 OpenCL C 语言，它是 C99 语言的受限版本，并且增加了支持数据并行执行的扩展，使得代码可以有效地在各种设备上并行处理。...这不仅让开发者能够在不同硬件架构上重用代码，还能够最大程度地利用不同设备的计算能力来实现性能提升。...性能表现 OpenCL 作为便携式的 GPU 编程语言，特别擅长支持各种不同的并行处理设备。尽管它能够在多种硬件上运行，但这并不意味着代码可以在所有设备上无缝执行。...由于不同设备的功能集有显著差异，开发者需要付出额外的努力来确保代码可以在多个平台上顺利运行，同时避免依赖于特定供应商的扩展功能。

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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，每个核心做自己的事情，多核之间互不干扰，就可以达到并行计算的效果，极大缩短计算时间。...主机与设备由于CPU和GPU是分开的，在英伟达的设计理念里，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为运算和调度的基本单元。英伟达不同时代产品的芯片设计不同，每代产品背后有一个微架构代号，微架构均以著名的物理学家为名，以向先贤致敬。...GPU编程可以直接使用CUDA的C/C++版本进行编程，也可以使用其他语言包装好的库，比如Python可使用Numba库调用CUDA。CUDA的编程思想在不同语言上都很相似。...与相对封闭的CUDA不同，OpenCL（Open Computing Language)也是当前重要的计算加速平台，可以兼容英伟达和AMD的GPU，以及一些FPGA等硬件。

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OpenCV中那些深度学习模块

我们将在输入层和输出层之间的层称为隐层，所谓的深度神经网络就是隐层数大于1的神经网络。接下来是网络训练。...Target指的是最终的运算设备，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，OpenCL和OpenCL_FP16实际上都是GPU设备，OpenCL_FP16设备指的是权重值的数据格式为16位浮点数，OpenCL设备指的是权重值的数据格式为32位浮点数。...MYRIAD设备是Movidius公司提供的VPU设备。我们通过Backend和Target的不同组合可以来决定具体的加速方法。...Neo是开源Intel GPU的OpenCL驱动，它支持Gen 8以及Gen 8之后的英特尔GPU。我们建议尽量使用最新的版本，根据我们的调试经验，越新的版本性能越好。

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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的版本差别。对于异构计算而言碎片化是非常大的挑战。...基于我们的后端抽象，我们可以将不同硬件的实现分拆为一个一个的Backends，根据不同的手机按需加载，比如Pixel2上的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，运行的是GPU的Shade代码，这个根据不同的标准各异，Metal是 .metal，OpenCL是 .cl，OpenGL 和 Vulkan 是 glsl。...在我们Backend抽象接口设计下，Vulkan、Metal可以发挥自己的优势，进一步减少非计算耗时。针对不同设备的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的算子实现与性能优化，在此基础上，沉淀类似于Halide的IR能力，支持自动调参，在不同的设备上都跑得最快。

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OpenCV3.x中UMat介绍与使用

要说到UMat对象的来龙去脉，必须首先从OpenCL来开始说，OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准，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的GPU计算软件，...说的直白点就是如果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，接口统一的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的设备上使用GPU运算，在不支持OpenCL的设备仍然使用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的。

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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在的NVIDIA显卡上运行的版本，其实有一个支持opencl的分支版本OpenCL Caffe。...理论上这个版本的caffe可以运行在支持OpenCL并行计算框架的任何设备上(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的支持，所以不需要另外的安装。...如果是Intel,AMD或其他的GPU显卡，就要安装相应的OpenCL支持，可以去对应的官网下载。...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的是需要安装

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DAY66：阅读Streams

本文备注/经验分享：动态并行时候的, 设备端使用的stream.我们常用的stream是指Host上的, 但动态并行的时候, 因为CUDA和OpenCL相反, 设备端的流总是顺序的,也就是同一个流里面的..., 因为OpenCL和这里是反的.默认的OpenCL里的设备端流(队列), 是自然就并行的(乱序)的...., 完全不妨碍; 知道了, 有可能利用这点提升性能)，但是动态并行的时候, 设备端的流则不同,首先的确也分成默认存在的流, 和需要手工创建的流.但是手工创建的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端的动态并行时候, 超出使用范围的API, 编译的时候都会报错.不过虽然只是简化版本的, 但对于动态并行的时候, 一般也够用了(不够用你可以考虑传统的从Host上启动kernel嘛!...和这个相反的是, OpenCL的"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, 还要负责调度的情况。此时就很尴尬了。

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AMD 发布APP SDK 3.0 Beta

AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。...这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑，OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构（HSA）的功能，比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存，可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。...此外，GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优，简化了OpenCL存储器模型。...AMD APP SDK 3.0 Beta版本包含了完整的范例，演示如何使用OpenCL2.0每个主要的功能。有一些在AMD的blog里做了介绍。 here....同时，通过基于web浏览器的安装器，简化了安装的过程。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.

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opencl:获取每个计算单元(CU)中处理元件(PE)的数目

opencl:clEnqueueNDRangeKernel执行报错CL_OUT_OF_RESOURCES的一种情况

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