gpu-programming

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    PyCUDA內核定時誤差足夠

    簡單 start=cuda.Event() func(args,block=blockdims) cuda.memcpy_dtoh(d,h) end=cuda.Event() dur=start.time_till(end) print dur 但我發現了這個錯誤 File "gpu.py", line 161, in gpu_test dur=start.time_ti
    python cuda gpu gpu-programming pycuda 2011-04-18

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    OpenCL的搜索陣列，並設置一個標誌

    我是全新的使用OpenCL的，這似乎應該是很簡單的，所以大家多多包涵。 我正在寫一個簡單的內核來掃描一個數組並尋找一個特定的值。如果該值在數組中的任何位置找到，我想設置一個標誌。如果未找到該值，該標誌應保持爲0; 目前我正在創造一個cl_mem對象來保存一個int cl_mem outputFlag = clCreateBuffer(mCLContext, CL_MEM_WRITE_ONLY, s
    opencl gpgpu gpu-programming 2011-04-29

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    OpenCL的寫緩存選擇

    可能重複： Two ways to create a buffer object in opencl: clCreateBuffer vs. clCreateBuffer + clEnqueueWriteBuffer 是什麼設備在緩衝區建立與後立即複製數據之間的差異？ 即。 cl_mem memObj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_
    opencl gpgpu gpu-programming 2011-04-30

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    OpenCL的圖像直方圖

    我試圖寫在OpenCL的直方圖內核來計算256倉R，G，和B的直方圖。我的內核是這樣的： const sampler_t mSampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_ADDRESS_CLAMP| CLK_FILTER_NEAREST; __kernel void computeHistogram(rea
    opencl gpgpu gpu-programming 2011-05-03

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    如何從OpenCL代碼啓動另一個線程？

    我的算法包含兩個步驟： 數據生成。在這一步中，我生成循環中的數據數組，作爲一些函數結果 數據處理。對於這一步，我編寫了處理在上一步中生成的數據數組的OpenCL內核。 現在第一步運行在CPU上，因爲它很難並行化。我想在GPU上運行它，因爲每一代都需要一些時間。我想立即爲已經生成的數據運行第二步。 我可以從當前運行的內核運行另一個opencl內核在單獨的線程中嗎？或者它在調用內核的某個線程中運行？
    concurrency opencl gpu gpgpu gpu-programming 2011-03-15

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    SIMT扭曲問題

    我在理解GPU上的SIMT執行時遇到了一些問題。到目前爲止，我已經將這些線程放置在「warps」（例如32個線程/ warp）中。這些線程將是相同的類型，並可以並行運行（但可以獨立運行，支持&）。 我正在閱讀的書然後繼續混淆我。 'It is then up to the instruction unit to select warps that are ready to execute thei
    gpu gpu-programming 2011-05-04

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    如何使用GPU進行數學

    我正在尋找利用GPU來碾壓某些方程式，但無法弄清楚如何從C＃訪問它。我知道XNA和DirectX框架允許您使用着色器來訪問GPU，但是如何在沒有這些框架的情況下訪問它？
    c# math gpu-programming 2011-05-05

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    GPU隱藏內存訪問時間

    我知道GPU通常具有較高的內存訪問時間。然而，由於在等待內存訪問時執行其他指令而導致訪問時間「隱藏」，性能不會受到很大阻礙。 我只是想知道，如果您有一個具有64個工作項目和16個處理器內核的波陣面，則每個處理器內核將擁有64/16 = 4工作項目。而且，所有內核必須並行執行所有工作項目。 因此，如果工作項需要內存訪問，會發生什麼？當然，因爲所有的指令都是相同的，你將有16個內存訪問來計算（或者只是
    cuda opencl gpu gpu-programming 2011-05-05

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    OpenCL中的元素操作（Cuda）

    我爲兩個矩陣的元素乘法構建了一個內核，但至少在我的配置中，當每個矩陣大於2GB時，我的OpenCL內核只會更快。所以我想知道，如果是因爲我的天真內核（見下文），或者是因爲元素操作的本質，這意味着元素操作不會從使用GPU中獲益。 感謝您的輸入！ 內核： KERNEL_CODE = """ // elementwise multiplication: C = A .* B. __kernel vo
    cuda opencl gpu-programming 2011-05-18

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    javascript通知中心

    尋找一些智慧。情景如下。 在聊天系統中，我有一系列連接的用戶。當新的訪問者連接時，我想通知陣列中的第一個用戶，如果1分鐘後沒有答案，移動通知第二個用戶等等。如果沒有用戶回答請求，我想循環回到數組的頂部。如果10分鐘後沒有答案，請終止通知循環。謝謝， 這是一些相關的代碼。 socket.on('new_visitor', function (newVisitorData) { for (v
    javascript node.js sockets 2016-01-09
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