OpenCL 教程

OpenCL ARM Mali GPU OpenCL映射

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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...

OpenCL ARM Mali GPU存储器层次

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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...

OpenCL ARM Mali GPU硬件架构

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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...

OpenCL NVIDIA GPU的局部存储器

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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...

OpenCL NVIDIA GPU的全局存储器

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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...

OpenCL NVIDIA GPU架构的执行模型

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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...

OpenCL NVIDIA CUDA兼容的GPU

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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。...

OpenCL AMD GCN架构的GPU|极客笔记

OpenCL AMD GCN架构的GPU

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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...

OpenCL AMD Cayman架构GPU|极客笔记

OpenCL AMD Cayman架构GPU

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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...

OpenCL 访问共享对象的OpenCL与OpenGL之间的同步

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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...

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