本课程帮助您熟悉OpenCL程序构建的基本方法,通过简单的步骤隔离和优化现有程序的各个部分,以便移至GPU内核执行。课程内容涵盖了创建和执行OpenCL内核所需的基本原语,以及消除性能瓶颈的简单技巧。此外,您还将通过AWS探索远程GPU实例,深入理解GPU性能优化的实用方法。请注意,本课程不使您成为GPU专家,而是为您提供创建OpenCL程序的基础知识和实用技能。
学习OpenCL编程的简易指南
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人工智能、深度学习以及大数据处理需求日益增长,尤其是在移动互联网领域,图片、视频、语音等非结构化数据的挖掘和识别应用愈发重要。在此背景下,异构平台成为各大互联网厂商提升数据挖掘平台性能的关键。
OpenCL作为由Khronos国际标准组织发布和维护的开放行业标准,为通用并行计算提供了跨厂商解决方案。与仅限于NVIDIA GPU的CUDA不同,OpenCL 具备“一次编写,多环境运行”的优势,极大提升了开发效率。OpenCL正逐渐成为异构处理器性能优化和开发的利器。
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obj = OpenCLInterface:查询所有可用设备的构造函数。
obj.PrintDevices:打印所有可用设备。
obj.GetGPUDevices:获取所有GPU设备的ID。
obj.GetCPUDevices:获取所有CPU设备的ID。
obj.CreateFunction:从文件或字符串中读取内核代码,编译并缓存它。
obj.Run:使用指定的本地和全局工作负载、标量和缓冲区及其内存标志启动内核。指定为输出的缓冲区将包含执行后的数据。
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