GPGPU OpenCL/CUDA 高性能編程的10大注意事項
1.展開循環 如果提前知道了循環的次數，可以進行循環展開，這樣省去了循環條件的比較次數。但是同時也不能使得kernel代碼太大。 循環展開代碼例子： View Code 2.避免處理非標准化數字 OpenCL中非標准化數字，是指數值小於最小 ...
原文：macOS的OpenCL高性能計算
隨着深度學習 區塊鏈的發展，人類對計算量的需求越來越高，在傳統的計算模式下，壓榨GPU的計算能力一直是重點。 NV系列的顯卡在這方面走的比較快，CUDA框架已經普及到了高性能計算的各個方面，比如Google的TensorFlow深度學習框架，默認內置了支持CUDA的GPU計算。 AMD ATI 及其它顯卡在這方面似乎一直不夠給力，在CUDA退出后倉促應對，使用了開放式的OPENCL架構，其中對C ...
2018-03-23 19:40 0 1848 推薦指數：
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