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Data sharing between CPU and GPU on modern x86 hardware with OpenCL or other GPGPU framework

由 ▼魔方 西西 提交于 2020-05-11 07:50:10
问题 Progressing unification of CPU and GPU hardware, as evidenced by AMD Kaveri with hUMA (heterogeneous Uniform Memory Access) and Intel 4th generation CPUs, should allow copy-free sharing of data between CPU and GPU. I would like to know, if the most recent OpenCL (or other GPGPU framework) implementations allow true copy-free sharing (no explicit or implicit data copying) of large data structure between code running on CPU and GPU. 回答1: The ability to share data between host and device without

Alibaba Cloud Linux 2 中编译 Lotus

由 微笑、不失礼 提交于 2020-04-20 15:39:09
Filecoin 是一个开源的区块链项目， Lotus 是 Filecoin 的其中一个重要客户端。对于想尝鲜区块链这一热门技术的朋友来说，通常会选择 ArchLinux、Ubuntu 等相对易于折腾的发行版来使用。Alibaba Cloud Linux 2 (aka Aliyun Linux 2) 是基于 CentOS 7 的 RPM 生态构建的发行版系统，面对 Lotus 这样的先进生产力，能否老树发新芽呢？让我们开始折腾吧。 1. 购买一台 ECS 服务器。 在实例 购买页面 ，我们买了一台 Aliyun Linux 2.1903 LTS 版本的服务器。由于构建过程中需要频繁访问 GitHub 上的资源，我们选择了香港可用区以加快资源拉取速度。 2. 访问 Lotus 文档页面 Lotus 文档 页给出了常见的几个发行版的构建方式，离我们最近的就是 Fedora 了。然而直接执行 Fedora 页面上的步骤，并不能正确解决构建依赖。我们需要想想别的办法。 Fedora 文档页面上的依赖如下： These steps will install the following dependencies: go (1.13 or higher) gcc (7.4.0 or higher) git (version 2 or higher) bzr (some go dependency

How to force NVIDIA OpenCL to release GPU context to avoid memory leak

由 旧街凉风 提交于 2020-04-18 05:47:49
问题 This is a follow up question to an earlier question. From the discussion, the mmc code (https://github.com/fangq/mmc) appears to be fine, and the memory was properly released when running on Intel CPU and AMD GPU. However, on NVIDIA GPU, valgrind reported significant memory leak, so was the test. Every time after a cycle of creating and releasing a GPU context, the memory kept increasing. You can see this result in the below memory (blue line) profiling report. Here is the test and commands

《OpenCL异构并行编程实战》补充笔记散点，第一至四章

由 旧巷老猫 提交于 2020-03-28 04:17:31
▶ 总体印象：适合 OpenCL 入门的书，有丰富的代码和说明，例子较为简单。先把 OpenCL 代码的基本结构（平台 → 设备 → 上下文 → 命令队列 → 创建缓冲区 → 读写缓冲区 → 编译代码 → 创建程序 → 创建内核 → 设定内核参数 → 执行内核 → 缓冲区读写 → 回收检查结果）定死了，在围绕这个结构展开算法和应用。 ▶ 第一章，并行编程入门 ● 开放计算语言（Open Computuing Language，OpenCL） ● 设备语言可以高效映射到众多的内存系统构架上；主机端语言的目标是以较低的开销来高效管理复杂点的并行程序。两者共同为开发人员提供了一种从算法设计高效过渡到实现的途径。 ● 并发性（Concurrency）考虑的是同时发生两个或两个以上的活动。并行性（Parallelism）指的是以提高总体性能为明确目标，并行进行两个或两个以上任务。并行程序必须有并发性，但是并发程序不一定要保证并行性。 ●支持完全一致的共享内存模型，会在硬件上有较大开销，因为共享总线式设计瓶颈。 ● 粒度，定义为计算与通信之比。并行粒度首先与应用程序算法的内在特性。 　　■ 细粒度的并行，计算强度低；没有租后的任务来隐藏长时间的异步通信耗时；容易通过提供大量可管理的工作单元来实现负载均衡；如果粒度过细，则可能人物之间的通信和同步开开销过大 　　■ 粗粒度的并行，计算强度高

创龙带您解密TI、Xilinx异构多核SoC处理器核间通讯

由 半世苍凉 提交于 2020-03-25 12:19:20
3 月，跳不动了？>>> 一、什么是异构多核SoC处理器 顾名思义，单颗芯片内集成多个不同架构处理单元核心的SoC处理器，我们称之为异构多核SoC处理器， 比如： TI的OMAP-L138（DSP C674x + ARM9）、AM5708（DSP C66x + ARM Cortex-A15）SoC处理器 等； Xilinx的ZYNQ（ARM Cortex-A9 + Artix-7/Kintex-7可编程逻辑架构）SoC处理器等。 二、异构多核SoC处理器有什么优势 相对于单核处理器，异构多核SoC处理器能带来性能、成本、功耗、尺寸等更多的组合优势，不同架构间各司其职，各自发挥原本架构独特的优势。比如 ： ARM廉价、耗能低，擅长进行控制操作和多媒体显示； DSP天生为数字信号处理而生，擅长进行专用算法运算； FPGA擅长高速、多通道数据采集和信号传输。 同时，异构多核SoC处理器核间通过各种通信方式，快速进行数据的传输和共享，可完美实现1+1>2的效果。 三、常见核间通信方式 要充分发挥异构多核SoC处理器的性能，除开半导体厂家对芯片的硬件封装外，关键点还在于核间通信的软硬件机制设计，下面介绍几种在TI、Xilinx异构多核SoC处理器上常见的核间通信方式。 OpenCL OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言

视频剪辑必备，聊聊我的PR都装了哪些神奇插件？

由 好久不见. 提交于 2020-03-16 11:49:11
某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 做剪辑的朋友在用到剪辑软件的同时，少不了也会用到各式各样的插件。因为插件就像是外挂一样，原来很难用软件本身完成的效果，有了插件之后分分钟就能搞定！相信大家剪辑视频用到最多的就是pr，有小伙伴就问了，用pr剪辑视频都用哪些插件呢?今天macdown小编就来谈一谈我的PR都装了哪些神奇插件？ 以下插件也适用于fcpx/AE等视频剪辑软件！ 一、Flicker free：去除频闪插件 由于我们肉眼和摄像几捕捉的光线频率不一样，所以我们有时候用摄像机捕捉的视频会出现光闪烁的现象，Flicker Free 插件能就能帮助我们弥补这一缺陷，能够很好的处理光闪烁的现象：光闪烁，延时拍摄闪烁，动态闪烁。解决做延时摄影或拍摄慢动作（高帧速率）视频产生的闪光。 同时它也可以非常有效的去除LED灯，电脑显示器或当有电气干扰时产生的闪烁，用法也非常简单！ Flicker Free for Mac(AE/PR视频去闪烁插件 二、Beauty Box：磨皮美颜插件 视频剪辑软件里怎能少的了美颜插件呢？ Beauty Box自动识别皮肤色调，并创建一个面具，将光滑效果限制在皮肤区域。只需应用过滤器，让它分析视频，设置一些平滑选项，让插件渲染使皮肤修饰非常容易！ 它同时支持CUDA和OpenCL，使我们可以实时或近乎实时地播放Nvidia和AMD图形卡

【源码阅读】opencv中opencl版本的dft函数的实现细节

由 Deadly 提交于 2020-03-06 00:50:34
1.函数声明 opencv-3.4.3\modules\core\include\opencv2\core.hpp:2157 CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonzeroRows = 0); 2.函数实现 opencv-3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:3315 void cv::dft( InputArray _src0, OutputArray _dst, int flags, int nonzero_rows ) { CV_INSTRUMENT_REGION() #ifdef HAVE_CLAMDFFT CV_OCL_RUN(ocl::haveAmdFft() && ocl::Device::getDefault().type() != ocl::Device::TYPE_CPU && _dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2 && nonzero_rows == 0, ocl_dft_amdfft(_src0, _dst, flags)) #endif #ifdef HAVE_OPENCL CV_OCL_RUN(_dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2, ocl_dft(

OpenCL CVMS_ERROR_SERVICE_FAILURE: CVMS compiler has crashed or hung managing the service?

由 老子叫甜甜 提交于 2020-03-04 05:06:27
问题 i have this output from the compiler with clGetProgramBuildInfo from this kernel: CVMS_ERROR_SERVICE_FAILURE: CVMS compiler has crashed or hung managing the service __kernel void vadd( __global char* char_array, int m, int n, __global long* result) { int index = get_global_id(0); int max_n = n/m; if(index == m-1){ max_n = n - (n/m)*(m-1); } long max[ max_n ]; int offset = log2((double)m); for (int it=0; it < max_n; it++) { __global char* bits = &(char_array[64*(n/m)*(index-1)+it*64]); int

cl::vector vs std::vector: different iterator behaviour

由 送分小仙女□ 提交于 2020-02-24 05:03:30
问题 EDIT: Added debugging output with memory locations as suggested by PlasmaHH. I don't understand the different behaviour of the cl::vector<> in the C++ bindings for OpenCL. Consider the following code: Header Top.hpp : class Top { public: void setBool(bool b); bool getBool(); private: bool status; }; Source Top.cpp : #include "Top.hpp" void Top::setBool(bool b) { std::cout << (void*)this << " setBool("<< b<< ")\n"; status = b; } bool Top::getBool() { std::cout << (void*)this << " getBool()

Xilinx OpenCL的存储模型

由 落爺英雄遲暮 提交于 2020-02-07 11:28:29
具体细节的展示图如下： 通过上图可知，在OpenCL中提供的存储模型中，有如下几种Memory类型。 Host Memory Host Memory指的是连接在主板上的内存条，仅供host进行数据读取。 Off-Chip Global memory Off-Chip Global memory 指的是在FPGA板卡上通过硬件与 FPGA 芯片连接的内存条。数据存取所花费的时间相对较长，但是容量相对较大。 Off-Chip Global Memory Off-Chip Global Memory Host端可以通过PCIe进行数据读写，Device端同样可以进行数据的读写 Off-Chip Constant Global Memory Constant Global Memory同样是在FPGA板卡上通过硬件与 大专栏 Xilinx OpenCL的存储模型 >FPGA 芯片连接的内存条。不同的是Host端只能进行写入，Device端只能进行读出。适用于参数数据的传输。 On-Chip Memory On-Chip Memory 主要是采用FPGA中BRAM资源组成，具有随机存储和低延时的特点，但是资源有限。 On-Chip Global Memory On-Chip Pipes Local Memory & Private Memory Local Memory可用于所有的 work
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