使用Intel® FPGA SDK for OpenCL™ 離線編譯器,不需要調整kernel代碼便可以將其最佳的適應於固定的硬件設備,而是離線編譯器會根據kernel的要求自適應調整硬件的結構。 通常來說,應該先優化針對單個計算單元的kernel,之后累哦通過增加計算單元數量來拓展硬件 ...
這章將會說明一些kernel優化的小技巧。 . kernel合並或者拆分 一個復雜的應用程序可能包含很多步驟。對於OpenCL的移植性和優化,可能會問需要開發有多少個kernel。這個問題很難回答,因為這涉及到很多的因素。下面是一些准則: 內存和計算之間的平衡。 足夠多的wave來隱藏延遲。 沒有寄存器溢出。 上面的要求可以通過執行以下操作實現: 如果這樣做能夠帶來更好的數據並行,將一個大的ke ...
2019-07-02 14:48 0 434 推薦指數:
使用Intel® FPGA SDK for OpenCL™ 離線編譯器,不需要調整kernel代碼便可以將其最佳的適應於固定的硬件設備,而是離線編譯器會根據kernel的要求自適應調整硬件的結構。 通常來說,應該先優化針對單個計算單元的kernel,之后累哦通過增加計算單元數量來拓展硬件 ...
如果我們需要優化kernel程序,我們必須知道一些GPU的底層知識,本文簡單介紹一下GPU內存相關和線程調度知識,並且用一個小示例演示如何簡單根據內存結構優化。 一、GPU總線尋址和合並內存訪問 假設X指向一個32位整數數組的指針,數組首地址是0x00001232,那么一個 ...
Memory的訪問效率往往決定着整個kernel的性能,最小化global memory訪問次數在優化OpenCL代碼時是非常有效的。Memory主要有以下幾種:global, constant, local以及private。互聯拓撲結構將共享的global內存,constant內存 ...
優化的重點,尤其是nested loops。 OpenCL系統中每個kernel是通過一系列blo ...
使用OpenCL編程時,kernel寫成一個單獨的文件或者將文件內容保存在一個string中。可以使用clBuildProgram對kernel進行編譯鏈接(compiles & links),如果失敗,可以使用clGetProgramBuildInfo獲取OpenCL編譯器 ...
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 ...
前言 本文翻譯自Android開發者文檔中的一篇官方文檔,是“為電池壽命做優化”系列文檔所做的一篇概述。 中國版官網原文地址為:https://developer.android.google.cn/topic/performance/power ...
在這里列出Babylon.js官方性能優化文檔的中英文對照,並在CardSimulate項目里對其中的一些優化方法進行實踐。 How To 如何 Optimize your scene 優化你的場景 Table of contents 內容列表 How ...