使用Intel® FPGA SDK for OpenCL™ 离线编译器,不需要调整kernel代码便可以将其最佳的适应于固定的硬件设备,而是离线编译器会根据kernel的要求自适应调整硬件的结构。 通常来说,应该先优化针对单个计算单元的kernel,之后累哦通过增加计算单元数量来拓展硬件 ...
这章将会说明一些kernel优化的小技巧。 . kernel合并或者拆分 一个复杂的应用程序可能包含很多步骤。对于OpenCL的移植性和优化,可能会问需要开发有多少个kernel。这个问题很难回答,因为这涉及到很多的因素。下面是一些准则: 内存和计算之间的平衡。 足够多的wave来隐藏延迟。 没有寄存器溢出。 上面的要求可以通过执行以下操作实现: 如果这样做能够带来更好的数据并行,将一个大的ke ...
2019-07-02 14:48 0 434 推荐指数:
使用Intel® FPGA SDK for OpenCL™ 离线编译器,不需要调整kernel代码便可以将其最佳的适应于固定的硬件设备,而是离线编译器会根据kernel的要求自适应调整硬件的结构。 通常来说,应该先优化针对单个计算单元的kernel,之后累哦通过增加计算单元数量来拓展硬件 ...
如果我们需要优化kernel程序,我们必须知道一些GPU的底层知识,本文简单介绍一下GPU内存相关和线程调度知识,并且用一个小示例演示如何简单根据内存结构优化。 一、GPU总线寻址和合并内存访问 假设X指向一个32位整数数组的指针,数组首地址是0x00001232,那么一个 ...
Memory的访问效率往往决定着整个kernel的性能,最小化global memory访问次数在优化OpenCL代码时是非常有效的。Memory主要有以下几种:global, constant, local以及private。互联拓扑结构将共享的global内存,constant内存 ...
优化的重点,尤其是nested loops。 OpenCL系统中每个kernel是通过一系列blo ...
使用OpenCL编程时,kernel写成一个单独的文件或者将文件内容保存在一个string中。可以使用clBuildProgram对kernel进行编译链接(compiles & links),如果失败,可以使用clGetProgramBuildInfo获取OpenCL编译器 ...
随着深度学习、区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI ...
前言 本文翻译自Android开发者文档中的一篇官方文档,是“为电池寿命做优化”系列文档所做的一篇概述。 中国版官网原文地址为:https://developer.android.google.cn/topic/performance/power ...
在这里列出Babylon.js官方性能优化文档的中英文对照,并在CardSimulate项目里对其中的一些优化方法进行实践。 How To 如何 Optimize your scene 优化你的场景 Table of contents 内容列表 How ...