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threadIdx.x、threadIdx.y、threadIdx.z get_local_size(dim) 二、内存模型: 箭头表示可以访问。...
__globaluchar*out_img_data){constintwidth=get_global_size(0);// 获取第一个个维度的数据大小constintheight=get_global_size(1);// 获取第二个维度的数据大小constintcenter_x=get_global_id(0);// 获取当前WorkItem在第一个维度的
get_num_groups(0) * get_local_size(0) == get_global_size(0) CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_SIZES,CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE(clGetDeivceInfo获取)它跟CL_KERNEL_WORK_GROUP_SIZE(clGetKernelWorkGroupInfo获取)有什么区别? CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_SIZES : Max work-items sizes in each dimensions...
kernel void mykernel (global atomic_int* index, global float* p) { int localIndex = atomic_fetch_add_explicit( index, 1, memory_order_relaxed, memory_scope_all_svm_devices ); if(localIndex < get_global_size(0)) p[localIndex] = localIndex; } 共享整个主机地址空间 支持系统SVM的OpenCL...
__kernel void filter(__global uchar4* inputImage, __global uchar4* outputImage, uint N) { int x = get_global_id(0); int y = get_global_id(1); int width = get_global_size(0); int height = get_global_size(1); int k = (N-1)/2; ...
uint get_work_dim(); size_t get_global_size(uint dimindex); size_t get_global_id(uint dimindex); size_t get_local_size(uint dimindex); size_t get_local_id(uint dimindex); size_t get_num_groups(uint dimindex); size_t get_group_id(uint dimindex); ...
kernel void mykernel (global atomic_int* index, global float* p) { int localIndex = atomic_fetch_add_explicit( index, 1, memory_order_relaxed, memory_scope_all_svm_devices ); if(localIndex < get_global_size(0)) p[localIndex] = localIndex; ...
global_work_offset:这里就是规定上面代码里每个维度上第一个get_global_id()0得到的id,默认为0,例如计算一个一维的长度为255work_size的工作,cl会自动虚拟出255个计算单元,每个单元各自计算0-254位置的数相加,而如果你把他设为3,那么cl会从3开始算,也就是说3-254位置的unit会计算出结果,而0 -2这些unit根...
它们只读写全局内存,每个线程都有不同的位置。CUDA的启动配置是200 blocks of 250 threads (1D),它直接对应于OpenCL - 50,000 global work size and 250 local work sizeOpenCL代码运行得更快。这是可能的吗?还是我选错了时机?我的理解是,NVIDIA的OpenCL实现是 浏览0提问于2014-05-06得票数 19...
__global float *B, int A_width, int B_width) 模式比较固定,需要注意的是 __global 指明从 CPU 传过来的数据,存放到全局内存中,可以是 FPGA 片上存储资源,DDR,QDR 等,这个视 FPGA 的 OpenCL BSP 驱动,会有所区别。num_simd_work_items 用于指明 SIMD 的宽度。reqd_work_group_size 指明了工作组的...