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OpenCL報告的設備版本在clinfo/clGetDeviceInfo之間不同

我只是試圖潛入OpenCL 2.0。我在帶有16GB RAM的Win10-64上使用帶有AMD APP SDK 3.0（最終版）的AMD R7 260X GPU和最新的驅動程序（Crimson-something，2348.4）。編譯器是Visual Studio 2015. 我做的第一件事是用clInfo查詢我的系統上的一些信息。輸出如預期，尤其是設備OpenCL C版本： Platform N

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CUDA到OpenCL：OpenCL中（blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x）* blockDim.x + threadIdx.x的等價物是什麼？

我是OpenCL的初學者，試圖將簡單的CUDA函數轉換爲OpenCL。在CUDA功能，他們已經用下面的代碼片段獲取其操作的指數， int id = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x; 是get_global_id（0）OpenCL中的上述的相同呢？ int id = get_global_id(0);

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什麼是OpenCL中的保留數據類型？

我想編寫一個採用float3數據類型並返回bool4數據類型的內核。我看着說明書，布爾ñ是不內置矢量數據類型像浮ñ，相反，它是下保留數據類型上市下上市，所以我試圖用這樣的： (__global const float3 *vectors , __global bool4 *booleans) 但是它返回一個錯誤Unknown type name 'bool4'。那麼什麼是保留數據類型，我該如何

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PyOpenCL多維數組

我有使用PyOpenCL添加多維數組的代碼。我的問題是，除了第一個維度外，結果都是錯誤的。我一直在諮詢這Link。 from __future__ import absolute_import, print_function import numpy as np import pyopencl as cl N = 4 a_np = np.random.rand(N,N).astype(n

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OpenCL內核導致應用程序無限期地運行，並且僅在關閉我的IDE後停止

我試圖使用OpenCL在GPU上運行this代碼的部分代碼。我現在試圖運行處理YCbCr到RGB轉換的函數。請注意，截至目前我沒有試圖優化GPU代碼。我只是想要一個與CPU上的輸出相同的輸出。該功能最初是這樣寫的： void YCbCr_to_ARGB(uint8_t *YCbCr_MCU[3], uint32_t *RGB_MCU, uint32_t nb_MCU_H, uint32_t n

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Qt創建者沒有看到Mac Frameworks

我在macOS Sierra 10.12上使用Qt 5.6與Qt Creator 4.3。我正在構建一個使用OpenGL和OpenCL的基於Qt的應用程序。某處的軟件或系統更新似乎破壞了Qt Creators爲OpenGL和OpenCL標頭查找標題的能力。我已經嘗試重新安裝Qt，重新安裝Xcode和Mac SDK，並沒有任何這些選項使其工作。奇怪的是我的應用程序編譯。 QtCreator本

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如何實現opencl內核管道

我正在使用OpenCl開展我的項目。爲了提高我的算法的性能，是否可以管道一個內核？如果一個內核由多個步驟組成，讓我們說A，B，C，我希望A在完成它的部分並將它傳遞給B時接受新數據。我可以在它們之間創建通道，但是我不知道如何執行它詳細。我可以在.cl文件中寫入A，B，C（3個內核）嗎？但如何入列NDRange？我正在使用Altera SDK進行FPGA HPC開發。謝謝。

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OpenCL中的圖像和緩衝區之間有什麼區別？

我剛開始學習OpenCL，它看起來像是緩衝器+增加像免費雙線性採樣的好東西。這是對的，還是還有其他差異？

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OpenCL何時使用全球，私人，本地，恆定的地址空間

我想學習OpenCL，但我很難決定使用哪個地址空間，因爲我只找到彙編的資源來聲明這些地址空間是，但不是它們爲什麼存在或何時使用它們。資源至少太分散了，所以在這個問題中，我希望彙集所有這些信息：什麼是所有的地址空間，它們爲什麼存在，何時使用哪個地址空間以及關於內存和性能的優點和缺點。據我瞭解（這可能是過於簡化的），該GPU擁有兩個物理類型的存儲器：全局內存，遠離實際的處理器，因此緩慢的，但相當大的

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Python和OpenCL的問題

我試圖運行下面的腳本： import silx from silx.image import sift from PIL import Image import numpy import scipy.ndimage from silx.opencl import ocl, pyopencl, kernel_workgroup_size img1 = numpy.asarray(Ima