opencl

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產生錯誤內核代碼： __kernel void testDynamic(__global int *data) { int id=get_global_id(0); atomic_add(&data[1],2); } __kernel void test(__global int * data) { int id=get_global_id(0);

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GPU代碼生成與MATLAB

是否有從MATLAB創建的OpenCL或CUDA GPU代碼MATLAB代碼生成？我知道C++代碼生成的，和MATLAB並行計算工具箱，可在GPU上運行，但我找不到任何文件來生成代碼。任何人都可以闡明關於這個問題的？

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有兩個循環語句，我怎麼能把它寫在opencl內核中？

有兩個圓形的語句，例如： for(int i=0;i<1000;i++) for (int j=0;j<1000;j++) { for(int k=i*5;k<i*5+5;k++) for(int l=j*5;l<j*5+5;j++) { marrytemp=A[i]+B[j]+marry; } marry[i,j]=marrytemp;

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CL_INVALID_COMMAND_QUEUE問題

我是開放CL的新手，因此如果有人能幫忙，我會很感激。我有一個小內核，總是CL_INVALID_COMMAND_QUEUE錯誤。我試過不同的硬件gtx 765m或gtx 980，結果是一樣的。下面是代碼的主機+內核： //get all platforms (drivers) std::vector<cl::Platform> all_platforms; cl::Platform::get

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groupsize vs執行時間？

我做了一個簡單的程序，輸入一個矢量加法器，並想測試執行時間與組大小。當我將1024到5012的組大小更改爲256和128時。執行時間非常相似。爲什麼？在我看來，當我使用更小的組時，我們應該有更多的組，並且它們可以並行工作在內核中，這可能導致更少的執行時間（例如，如果工作組大小從512更改爲256，執行時間應該減少一半？）但在我的gpu經驗中，執行時間是否相似？我的看法不對？

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OpenCL的矢量類型：無法訪問聯合在一起分量x，y和z與C++ 11啓用

以下C++的OpenCL代碼編譯細跟克++ -c no_x.cpp： // no_x.cpp #include <CL/cl.h> void func() { cl_double2 xy; xy.x = 1.0; xy.y = 2.0; } 但隨着C++ - 11啓用相同的文件給出了錯誤： $ g++ -std=c++11 -c no_x.cpp nox

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爲什麼我們說OpenCL是標準的

在OpenCl的定義中我總是看到「OpenCl是標準的」。我的問題什麼是完全標準的語言，爲什麼OpenCl是標準的？謝謝！

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pyopenCL，openCL，無法在GPU上構建程序

我有一個內核源代碼，可以在我的PC上的G970上運行，但不會在我的2015年初MacBook Pro上使用Iris 6100 1536MB圖形進行編譯。 platform = cl.get_platforms()[0] device = platform.get_devices()[1] # Get the GPU ID ctx = cl.Context([device]) # Tell

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在OpenCL內核循環中存在問題：執行掛起

我寫了一個OpenCL內核，它在設備的while循環內部生成隨機數。一旦獲得可接受的隨機數，內核應退出循環並將結果返回給主機。通常，每個工作項目的迭代次數爲〜100-1000。問題是，當我啓用while循環並且從不返回結果時，此代碼掛起。如果我只是禁用while循環 - 即。內核只能生成一個隨機數而不是100s - 內核工作正常。任何人對可能發生什麼都有任何想法？內核代碼如下，也可在此gith

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clEnqueueMapBuffer是否總是返回相同CL緩衝區的相同地址？

如果我使用clEnqueueMapBuffer相同的CL緩衝幾次地圖，可以在保證返回相同的地址？例如，如果我有： ptr1 = (float *) clEnqueueMapBuffer(commandQueue, buffer, CL_TRUE, CL_MAP_WRITE, 0, bufferSize, 0, NULL, NULL, &errorNumber); // do something