pyopencl

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저는 PyOpenCL을 사용하여 GPU에서 FFT 프로그램을 벤치마킹하려고 노력해 왔습니다. OpenCL의 '프로파일 링'과 파이썬의 '시간'모듈을 사용하면서 완전히 다른 결과를 얻었습니다. 이 두 가지가 N = 20 완전히 다른 결과, (잠시 응답 유적을 제공하기 때문에 프로파일을 사용하려면,이 같은, queue = cl.CommandQueue(ctx,p

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pyopencl.cffi_cl.RuntimeError : clenqueuendrangekernel failed : OUT_OF_RESOURCES

저는 pyopencl과 opencl을 처음 접해 보았습니다. 그래서 저는 공식적으로 막혀있는이 프로젝트에서 요점을 알게되었습니다. 이 코드를 실행할 때 제목 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까? 코드 : from __future__ import division import numpy as np import pyopencl as cl from time

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OpenCL에서 메모리 액세스 시간 향상

전역 메모리의 배열 X에 대해 모든 커널 실행에 두 개의 값을 써야합니다. X[p]=mul1+mul2; X[p+a]=mul1-mul2; 여기서 'a'의 범위는 0에서 매우 큰 값까지입니다. 나는이 두 글이 내 커널을 크게 느리게한다는 것을 관찰했다. OpenCL에서 메모리 쓰기 성능을 향상시키는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? Are Intally Ke

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PyOpenCL - Intel 및 NVidia에서 다른 결과

가우스 펄스 전파를 기반으로 한 시뮬레이션을 실행하려고합니다. 나는 i5 4590 & GTX 970 (최신 드라이버)과 2015 년 초의 Macbook air 사이에서 윈도우즈 데스크탑을 개발하고있다. 내 주 코드를 실행할 때 내 데스크톱에서 괜찮은 결과를 얻을 수 없었지만 (계산이 분기 됨) 내 Mac에서는 결과가 괜찮은 것처럼 보였습니다. 문제를 자세히

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PyOpencl - 잘못된 인수가 kernell에게 전달됨

PyOpenCl을 사용하여 기본 스칼라 연산을 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기본적으로 플로팅 타입 배열이 주어진 경우, 각 배열 요소에 스칼라 float 결과를 새로운 버퍼에 저장합니다. 이것은 쉬워야하지만 웬일인지 그것이해야하는 것에 따라 그것을 wroking하지 않고있다. 이은 내가 사용하는 코드이다 : (_h와 변수 HOST 변수이고; _G와

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OpenCL 4 파이썬 - 데이터 용 버퍼

내 질문은 : OpenCL을 사용하여 배열 a를 가져 와서 k보다 큰 모든 값을 가져 와서 다른 배열에 넣고 싶습니다. __kernel void func(__global const int* array, const int array_length, const int k, __global int* current, __global int* result_array)

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PyOpenCl을 사용하여 Python에서 OpenCl 커널 작성하기

PyOpenCl에서 코드를 작성할 때 C로도 커널을 작성해야합니까, 아니면 어떻게 든 Python으로 작성할 수 있습니까?

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pyOpenCL이 numpy와 다른 결과 얻기

일반적으로 pyOpenCL 및 GPGPU를 시작하려고합니다. 아래의 제품 코드에 대해서는 GPU와 CPU 버전간에 결과가 상당히 다릅니다. 내가 도대체 뭘 잘못하고있는 겁니까? 차이점을 설명하기 위해 부동 소수점 오류의 경우 ~ 0.5 %의 차이가 큰 것처럼 보입니다. 차이는 배열 크기 (배열 크기가 10000 인 경우 ~ 9e-8 상대 차이)에 따라

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OpenCL의 다른 커널/프로그램에 대해 버퍼의 장치 주소가 동일합니까

OpenCL 커널에 버퍼로 인수를 전달할 때 커널 코드가 보는 버퍼의 주소는 동일한 버퍼에 대해 동일하게 유지됩니까? 아래 코드를 사용하여 확인하고 주소가 실제로 같아 보입니다. 그러나, 나는 그것을 보장하기 위해 표준에서 아무것도 찾을 수 없습니다. import pyopencl as cl import numpy as np def main():

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numpy가 OpenCL보다 빠르게 실행됩니까?

나는 pyopencl에서 몇 가지 기본적인 예제를 시도했는데, 내가 무엇을하더라도, numpy는 pyopengl보다 빠르게 실행된다는 것을 알았다. 필자는 인텔 i5 임베디드 HD4400에서 스크립트를 실행합니다. 분명히 특별한 것은 없지만, numpy는 pyopengl보다 최소 두 배 빠릅니다. 마지막으로 스크립트는 내가 시도 : import pyopen