英伟达的显卡首先要下载安装CUDA开发包,可以参考这里的步骤:   VS2015编译环境下CUDA安装配置 安装好CUDA之后,OpenCL的配置就已经完成了80%了,剩下的工作就是把OpenCL的路径添加到工程中. 1. 新建一个win32控制台应用程序,在工程的属性管理器Debug中添加一个属性页"OpenCL.props",之后双击打开 2. 在C/C++ ->常规->附加包含目录 中添加CUDA的include文件夹路径,我的路径是"D:\Software

使用说明:此文档包含所有的Linux命令,只有你想不到的没有你看不到的,此文档共计10万余字,有8400多行,预计阅读时间差不多需要3个小时左右,所以要给大家说一说如何阅读此文档 为了方便大家阅读,我这里做了相关索引,建议使用搜索的方式阅读,如果您有大把时光去阅读的话您可以试着去 第二个方法就是找我要电子版文档 搜索的话直接使用浏览器的搜索方式就可以了,我这里使用谷歌浏览器进行演示 打开文档 打开谷歌的搜索,键入ctrl+f 右上角出现搜索框后,直接在搜索框中输入要查询的命令,但是查询结果有很多

err = queue.enqueueWriteBuffer(in_buf, true, 0, bmp_size, bmp_data, NULL, &event); 以上代码中,第二个参数设置为false,执行时间为:6.119ms 第二个参数为true,执行时间为:6.277ms 只能理解为android下opencl 2.0的实现有问题,完全没有达到异步拷贝的效果.

基于SoCkit的opencl实验1-基础例程 准备软硬件 Arrow SoCkit Board 4GB or larger microSD Card Quartus II v14.1 SoCEDS v14.1 Altera SDK for OpenCL v14.1 (A license for these tools.There are 60-day evaluation licenses available via your FAE. You will need to provide a N

1.根据前两次的最终结果: 使用普通buffer,Horizontal 5ms, Vertical 17 ms 使用image buffer:Horizontal 9.4ms, Vertical 6.4 ms 那么使用 Horizontal普通buffer,Vertical image buffer 组合方式的话,是不是时间最少?只是Intermediate image仍使用image对象,Horizontal kernel中的写操作需要改变. 结果: Horizontal 的最大local_w

欢迎关注,转载引用请注明 http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8909897 这里将更深入的说明一些OpenCL API的功能 1. 创建buffer 涉及到内存与显存的操作总是复杂麻烦的,这个函数也一样... cl_memclCreateBuffer ( cl_context context,   cl_mem_flags flags,   size_t size,   void *host_ptr,   cl_int *errcode_r

此文介绍 ubuntu 平台下配置 AMD/ATI Opencl 环境,我是ubuntu 12.04. 主要分为六个步骤: 1. Take a look at your hardware to make sure it’s compatible 先安装驱动,http://support.amd.com/zh-cn/download/ 里面选择你的机器的显卡型号,OS型号,系统会自动找到你的驱动.比如我的就是: 笔记本显卡 Radeon HD 系列 Radeon HD 7xxxM系列 Linux

引言 在过去的十年里, GPU (图形处理单元)已经从特殊硬件(特供)转变成能够在数值计算领域开辟新篇章的高性能计算机设备. 很多算法能够使用拥有巨大的处理能力的GPU来快速运行和处理大数据量.即使在通常的情况下,不可能将图形硬件编程化, 图形硬件也能够加快算法与图像的处理. 举个样例:通常情况下能够用来计算图形差分,模糊图像, 合并图像,甚至是进行图像(或数组)平均值计算. 随后,可编程方式的出现给编程者带来了极大的便利. 可编程方式所提供的新的可能性,更广泛类别的算法能够移植到GPU来运行.

好久没搞OpenCL了.可是这是个好东西.不能不学,之前发了篇设置OpenCL的文章.看的人还真多,看来大家都知道这个好东西了,都想把OpenCL搞起.只是学习难度还是相当高的. 之前忙搞算法,所以非常多其它知识就暂且搁置了.只是告诉大家一个秘密:自从用了靖心博客之后.腰不酸,腿不疼了--啊,不好意思,谁插播了广告,我是说自从学好算法之后.看OpenCL.OpenGL, DirectX头不疼,脑不涨了. 一个全新的境地就此诞生了. 以下是凝视程序,目的就是查看自己计算机上全部支持OpenCL的设

GPU的并行运算能力远超CPU,有时候我们会需要用到超大数据并行运算,可以考虑用GPU实现,这是一篇C#调用GPU进行运算的入门教程. 1: 下载相关的库: https://sourceforge.net/projects/openclnet/ 看起来已经N久没更新了, 不过没关系,这只是API声明和参数,opencl本身是有在更新的. 里面有源码也有DLL,可以引用DLL,也可以直接把源码添加到工程使用.(建议直接添加代码...) *** 需要注意的是 ***:自己建立的工程有个默认的Prog

前言 GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法,图像重采样算法广泛应用于图像校正,重投影,裁切,镶嵌等算法中,而且对于这些算法来说,计算坐标变换的运算量是相当少的,绝大部分运算量都在图像的重采样算法中,尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说,运算量会成倍的增加,所以提升这些算法的处理效率优先是提高重采样的效率.由于GPU的多核心使得目前对于GPU的并行处理非常热,同时也能大幅度的提升处理速度.基于上述原因,GDALWARP也提供了基于OPENCL的GPU加速,之前在

之前配置cuda跟opencv 的混合编程,发现只要使用的东西多半还要用opencv的代码编译一次,加上cuda的编译太浪费时间了,我看了几个博客,觉的opencl这个可能会比较好整,就把opencv里面的opencl代码的部分编译了一下,这个比较少,用的时候也能直接检测出来i7 自带的集成显卡: Device name:Intel(R) HD Graphics 4600 后面调试程序时候发现,2.4.4版本好像还没有直接能用的dll,2.4.10的build文件夹中就有可以直接调用的现成dll

使用图像对象的理由 虽然对于图像也可以把它的像素数据当做一般的缓存数据来处理,但是如果把它当做图像来处理有如下好处: 在GPU中,图像数据是保存在特殊的全局内存中,即纹理内存,它和一般的全局内存不相同,它是被缓存的,用于高速访问处理.GPU中有专门支持图像读写的硬件,使用内置读写函数可以充分发挥这个优势. 只要OpenCL支持该图像格式,那么就可以不用考虑图像格式的前提下使用读写图像数据的函数 可以使用采样器来配置读取图像中数据的的方式 OpenCL提供函数来获取图像相关信息,比如宽度等 主机与

jdk1.8.0环境变量设置 1.jdk安装完毕 打开如下链接:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html,进入JDK1.8下载官网,或者直接百度JDK1.8,也可进入下载官网. 2.进入计算机-系统属性-高级系统设置 在弹出的窗口中点击左边的高级系统设置: 在弹出的对话框中单击”高级“选项卡,接着点击下方的环境变量: 3.新建系统变量JAVA_HOME: 变量名:JAVA

OpenCV Android SDK中提供的静态.动态库是不支持OpenCL加速的,如果在程序中调用OpenCL相关函数,编译时不会报错,但运行时logcat会输出如下信息,提示OpenCL函数不可用 08-11 11:43:07.140: E/cv::error()(18198): OpenCV Error: Unknown error code -6 (OpenCL function is not available: [clGetPlatformIDs]) in void* opencl_

一:OpenCL (全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他

▶ 上一篇图像卷积 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/8535569.html.这篇使用了 OpenCV 从文件读取彩色的 jpeg 图像,进行边缘检测以后写回文件. ● 代码(没有使用局部内存优化) // convolution.cl,核函数,应该和上一篇中无优化内核是一样的 __kernel void convolution(__read_only image2d_t sourceImage, __write_only image2d_t ou

▶ 使用函数 clEnqueueNativeKernel 来调用 C/C++ 本地函数(在 OpenCL 中将其看做回调函数),使用本地编译器(而不是 OpenCL 编译器)来编译和执行内核 ● 代码,似乎很难找到有关 native kernal 的例子,感谢 stack exchange(https://stackoverflow.com/questions/18409256/how-do-you-read-arguments-passed-to-a-native-kernel,https:/

▶ 一个完整的两向量加和的过程,包括查询平台.查询设备.创建山下文.创建命令队列.编译程序.创建内核.设置内核参数.执行内核.数据拷贝等. ● C 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cl.h> ; // 参与运算的矢量长度 // 内核函数代码,通常写在另一个 .cl 文件中 const char *programSource = " \ __kernel void vectorAdd(__g

如果我们需要优化kernel程序,我们必须知道一些GPU的底层知识,本文简单介绍一下GPU内存相关和线程调度知识,并且用一个小示例演示如何简单根据内存结构优化. 一.GPU总线寻址和合并内存访问 假设X指向一个32位整数数组的指针,数组首地址是0x00001232,那么一个线程需要访问第0个成员时是也许是如下访问的: ] 假设内存总线宽度是256位,内存访问时必须和总线宽度对齐,所以内存只能访问0x00000020,0x00000040这种地址(0x20=256位),如果要访问0x0000123

本文编写一个计算两个数组和的程序,用CPU和GPU分别运算,计算运算时间,并且校验最后的运算结果.文中代码偏多,原理建议阅读下面文章,文中介绍了OpenCL相关名词概念. http://opencl.codeplex.com/wikipage?title=OpenCL%20Tutorials%20-%201  (英文版) http://www.cnblogs.com/leiben/archive/2012/06/05/2536508.html (博友翻译的中文版) 一.创建工程 按照OpenCL