opencl

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我尝试编译下面的代码，既要静态库和目标文件： Halide::Func f("f"); Halide::Var x("x"); f(x) = x; f.gpu_tile(x, 4); f.bound(x, 0, 16); Halide::Target target = Halide::get_target_from_environment(); target.set_feature

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OpenCL“read_imageui”总是返回零0

我写了一个简单的OpenCL程序，其目标是使用OpenCL image2d结构复制输入图像。这似乎是一个简单的工作，但我一直坚持下去。内核具有总是返回零值的“read_imageui”。输入图像是全白色的jpeg图像。使用OpenCV imread完成图像加载。这里是内核： const sampler_t smp = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_ADD

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我可以在相同的设备缓冲区中一个接一个地调用OpenCL内核吗？

假设我使用clEnqueueWriteBuffer将数据复制到设备，并且假设数据是RGB值（unsigned char s）的缓冲区。我想先通过操作输入缓冲区（例如通过覆盖R组件）来将图像转换为灰度，然后我想将生成的图像调整为输出缓冲区。然后我会使用clEnqueueReadBuffer将输出复制回主机内存。由于我不能编写一个包含所有逻辑的单个内核（因为OpenCL处理的内在无序性），所以我在考虑

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OpenCV库中的Mali OpenCL SDK和OpenCL有什么区别

你知道OpenCV库中的Mali OpenCL SDK和OpenCL有什么不同吗？我发现在Mali OpenCL SDK中有一些关于如何创建内存缓冲区，获取输入数据，设置参数的详细示例代码......但是在OpenCL内部的OpenCV库中，我只需要将Mat从更改为UMAT以使OpenCL代码在GPU上运行？它似乎隐藏在API下的OpenCL代码？我如何通过我的应用程序更改OpenCL代码？

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在opencl中支持stdint.h吗？

我想在opencl中使用uint8_t数据类型。我刚刚宣布检查它是否被支持，但是它提供了有关stdint.h的一些错误。当运行编译.CL代码，并得到这个错误 Compilation started In file included from 1:1: In file included from /usr/include/stdint.h:25: In file included from /usr

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OpenCL平台如何针对OpenCL-2.0设备列出？

我需要实现针对版本1.2我的开放源代码项目，一个真正的工作平台版本过滤器： https://github.com/tugrul512bit/Cekirdekler 我没有$ 150购买一个OpenCL2.0的显卡现在这样我正在研究一个纯粹的1.2版本系统，并不确定其他（新）系统。问：怎样的平台的列表看起来当只有OpenCL的2.0的GPU和两个1.2（max）和2.0（最大）的GPU存在于同一个

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未能在pyopencl中渲染mandelbrot

我正在优化pyOpenCL中的Mandelbrot渲染器，并希望将块中的迭代拆分，以便更好地利用我的GPU。最大迭代次数= 1000和2个“块”的示例： 1.运行mandelbrot转义算法以进行迭代0-500。 2.保存每一点所需要的迭代，其中迭代< 500和所有其他点与500迭代再次运行 - 1000 第一循环的工作原理是预期，但之后每块会导致错误的结果。我真的想更具体，但我不知道真正的问题

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OpenCL Comptuing单元和处理单元

我目前使用AMD夏威夷GPU并对其有一些疑问。在AMD夏威夷的说明书中，它具有 2816 Processing Element 44 Computing Units 予理解的是，那么它有2816个线程和44个工作组（每组64个线程）它是正确的吗？我对核心，线程，计算单元，工作组和处理元素的概念感到困惑。

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OpenCL数据同步

我将一行矩阵与该行的对角线元素的逆矩阵相乘。我用一维并行代码实现了它。所有线程运行这段代码 1.read the principle diagonal element 2.calculate the inverse of that element 3.multiply inverse with the element indexed at the thread id 问题出现时，第i在第i

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OpenCL NDrangekernel与3d全局大小和3d本地大小

我想通过与3D音量位置和组ID识别来计算每个组的本地总和。我的想法是将空间分成组并使用atomic_add来计算local_sum。但是因为我对并行计算并不熟悉，所以很难找到代码和指令之间的相关性。我现在的内核是这样的： __kernel void TestAtomicAddLocal(__global *int src, int3 size, __global int *res) {