get_global_id(dim) :CUDA中需要计算线程的id,而在opencl中线程id直接通过这个函数直接获取 get_global_size(dim):线程总数量 get_group_id(dim):dim可以为0,1,2,分别代表CUDA中的blockIdx.x、blockIdx.y、blockIdx.z get_num_groups(dim): get_local_id(dim):dim可以为0,1,2,分别代表CUDA中的thread...
intdimX = get_global_id(0);intdimY = get_global_id(1); __local float4 deltaLeft = (left_top - left_bottom) /255.0f; __local float4 deltaRight = (right_top - right_bottom) /255.0f; float4 left = left_bottom + deltaLeft * (float)dimY; float4 right = right_bottom + deltaR...
int gid_x = get_global_id(0); int gid_y = get_global_id(1); int gsize_x = get_global_size(0); int ofst_x = get_global_offset(0); int ofst_y = get_global_offset(1); int lid_x = get_local_id(0); int lid_y = get_local_id(1); int idx_x = gid_x - ofst_x...
uint get_local_id(uint dimension) : 返回在所请求的维度上,当前work_item在work_group中的索引。 uint get_number_groups(uint dimension) : 返回在所请求维度上work-group的数目,这个值等于get_global_size 除以 get_local_size。 uint get_group_id(uint dimension) : 返回在所请求的维度上当前wrok_group...
int idx = get_global_id(0);//得到当前单元格的0维度上的序号 result[idx] = a[idx] + b[idx]; } 参数说明: command_queue:执行那个device的命令序列 kernel:待执行的kernal obj work_dim:我们知道CL的执行是放在一个个独立的compute unit中进行的,你可以想像这些unit是排成一条线的,或是一个二维方阵...
void simpleMultiply(__global float* outPutC, int widthA, int heightA, int widthB , int heightB , __global float* inputA , __global float* inputB ) { int row = get_global_id(1); int col = get_global_id(0); float sum = 0.0f ; for(int i=0;i<widthA; i++) ...
__kernel void kmain ( __global float ∗in , __global float ∗out , __global float ∗in2 , __local float ∗lmem) { int wg_x = get group id(0); int wg_y = get group id(1); int wi_x = get local id(0); int wi_y = get local id(1); // number of work unit...
因为work-group和work-item可至3维,get_group_id(), get_global_id(), get_local_id()每一个的参数可以是0~2。 注意,空间维度指数和每个work-group中work-item的数目能够依据设备而变化。最大维度指数可以通过 clGetDeviceInfo()来获取CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_DIMENSIONS,每个work-group中 work-items的最...
int gid = get_global_id(0); result[gid] = a[gid] + b[gid]; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 接下来是分过程的各个阶段的主要函数。 1) 寻找设备,创建上下文 /* 1.创建平台 2.创建设备 3.根据设备创建上下文 */ cl_context CreateContext(cl_device_id *device) ...
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...