OpenCL 教程

OpenCL ARM Mali GPU OpenCL映射

2021-08-02admin阅读(1197)评论(0)赞(3)

为了满足不同应用市场的需求，ARM通过增加/减少渲染核的数量，同时控制渲染核内的向量计算单元数量对Mali进行裁剪。目前来看，这两者基本上不会对编程和优化产生影响。 OpenCL中每个工作组都会映射到每组（T764是4个）渲染核上执行，渲染...

2021-08-02admin阅读(821)评论(0)赞(4)

ARM没有给出T764 GPU中寄存器的任何信息，包括数量、带宽、延迟等。每个渲染核具有一个纹理单元，但是ARM并没有给出纹理缓存的信息，笔者怀疑纹理缓存由一组4个核心共享，由于纹理是只读的，因此共享时并无缓存一致性的问题。所有的渲染核...

2021-08-02admin阅读(1521)评论(0)赞(6)

我们以ARM Mali T764 GPU 为例，简单介绍ARM Mali GPU的硬件架构、存储器层次，以及如何映射到OpenCL编程模型上执行。对于读者来说，理解硬件架构和操作如何映射到OpenCL编程模型上能够帮助他们写出性能优秀的代...

2021-08-02admin阅读(637)评论(0)赞(2)

由于NVIDIA的局部存储器（shared memory）在片上，因此它具有比全局存储器更大的带宽，更低的延迟。为了实现高带宽，局部存储器被划分为相同大小的存储器模块，称为存储体（bank，与AMD GPU上的LDS的存储体概念相同），所...

2021-08-02admin阅读(716)评论(0)赞(2)

全局存储器驻留在设备存储器中，并且设备存储器通过32字节、64字节或128字节存储器事务进行访问。这些存储器事务必须被自然对齐：只有32字节、64字节或128字节的存储体，与这些存储体对齐的设备存储器（即首地址为这些尺寸其中之一的倍数）才能...

2021-08-02admin阅读(792)评论(0)赞(4)

下面仍然针对NVIDIA当前最新的Maxwell架构GPU谈谈其执行模型。NVIDIA GPU架构由一组可扩展的多线程流处理器（SM）构成。当一个OpenCL程序在主机端调用一个内核程序NDRange执行时，工作组上的每个线程块（对应于AM...

2021-08-01admin阅读(851)评论(0)赞(1)

NVIDIA在2007年发布CUDA，扩大在GPU上做通用计算的领域范围，同时让GPU计算这个概念深入人心。下面我们将以NVIDIA当前比较新的GPU架构Maxwell以及最近的GPU型号——GM204来为大家介绍NVIDIA的GPU架构。...

2021-08-01admin阅读(1396)评论(0)赞(4)

在实际的应用中，编译器很难抽取到足够的VLIW并行度来满足Cayman的需求，而很多程序员并不愿意手动地在OpenCL代码中引入SIMD操作，再加上在一些代码中引入SIMD操作需要处理许多烦心的边界问题，因此在实际的很多代码中，Cayman...

2021-08-01admin阅读(1028)评论(0)赞(2)

AMD Radeon HD Graphics从之前的R700架构开始就能支持OpenCL 1.0了。R700到Evergreen架构全都采用了VLIW5的执行引擎。而到了Radeon HD 6900系列，则采用了TeraScale3架构的V...

2021-08-01admin阅读(760)评论(0)赞(2)

为了要确保共享对象的数据完整性，OpenCL扩展提供了CL与GL对象访问的同步机制。例如，当我们要从一个OpenGL纹理对象来创建一个OpenCL图像类型的存储器对象时，倘若OpenGL的纹理数据没有生成完，那么OpenCL那边所获得的图像...