1、计算机视觉相关基于局部域考察的图像模糊化算法的加速实现（表面模糊，高斯模糊）方法的O
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2022-12-13 15:50:15
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# 使用Python进行OpenCL编程的步骤指南
在现代计算中，OpenCL（Open Computing Language）是一种广泛使用的框架，用于在异构系统上实现并行计算。学习如何在Python中使用OpenCL，可以帮助你充分利用计算资源，特别是在需要大量计算的任务上，比如图像处理、科学计算等。本文将为您提供一个从入门到实现的完整流程。
## 流程概述
以下是实现“Python O
首先我们了解一些优化时候的术语及其定义： 1、deferred allocation（延迟分配）， 在第一次使用memory object传输数据时，runtime才对memory object真正分配空间。 这样减少了资源浪费，但第一次使用时要慢一些[一个context多个设备，一个memory object多个location，见前面的blog]。 2.pea
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2021-08-12 11:39:12
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GPU优化概述GPU主要处理图像渲染，与CPU不同，侧重点自然也不同。GPU需要优化的点主要有以下几点：1.填充率，可以简单的理解为图形处理单元每秒渲染的像素数量。 2.像素的复杂度，比如动态阴影，光照，复杂的shader等等 3.几何体的复杂度（顶点数量） 4.GPU的显存带宽针对上面的汇总，可以得知GPU的优化无非两点：减少绘制的数目和优化显存带宽。减少绘制的数目优化方案很简单，减少绘制
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2024-03-28 21:28:54
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目前，卷积的计算大多采用间接计算的方式，主要有以下三种实现方式：im2col + GEMM。 caffe等很多框架中都使用了这种计算方式，原因是将问题转化为矩阵乘法后可以方便的使用很多矩阵运算库（如MKL、openblas、Eigen等）。FFT变换。 时域卷积等于频域相乘，因此可将问题转化为简单的乘法问题。Winograd。 这种不太熟悉，据说在GPU上效率更高。 NNPACK就是FFT和Win
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2024-05-22 19:56:18
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OpenCL编程详细解析与实例C语言与OpenCL的编程示例比较参考链接：https://www.zhihu.com/people/wujianming_110117/posts先以图像旋转的实例，具体介绍OpenCL编程的步骤。 首先给出实现流程，然后给出实现图像旋转的C循环实现和OpenCL C kernel实现。图像旋转原理图像旋转是指把定义的图像绕某一点以逆时针或顺时针方向旋转一定的角度，
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2024-05-23 20:02:09
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OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、 桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及 数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各
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2021-08-12 14:07:23
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计算设备计算后返回。但是宿主机需要管理多个计算设备，多个命令队列。那么宿主机是如何管理、调度这些对象的呢。没错，就是事件(event)。
原创
2018-01-11 21:55:35
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文章目录下载.whl文件下载torch的whl文件下载torchvision等的whl文件创建pipenv环境安装加入到Pycharm中 根据自己的cuda 情况，下载和配置好对应的cuda toolkit和cudnn，这个教程已经有很多，下面介绍使用pipenv配置pytorch环境的过程 下载.whl文件打开pytorch官网，选择你对应的cuda，这里我得到如下命令：pip3 insta
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2024-02-10 01:45:36
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CentOS7.2静默安装Oracle11G一、安装Oracle1.查看系统性能参数2.查看安装包3.安装依赖包4.创建用户、组5.上传软件包6.创建安装包文件存放目录7.解压安装包文件8.创建目录9.修改内核参数10.修改用户限制11.修改/etc/pam.d/login 文件12.修改/etc/profile 文件13.设置 oracle 用户环境变量14.编辑静默安装响应文件15.安装16
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2024-03-03 22:52:08
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基础概览原理建议阅读下面文章，文中介绍了OpenCL相关名词概念： http://opencl.codeplex.com/wikipage?title=OpenCL%20Tutorials%20-%201 （英文版）用GPU计算两个数组之和OpenCL支持德平台、设备很多，为了兼顾不同设备，OpenCL程序的第一步就是确定OpenCL执行的平台，在确定平台之后再确定执行OpenCL计算的设备。确
原创
2022-08-13 00:05:43
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OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，可以从 http://opencv.org 获取。 1999 年，Gary Bradski（加里·布拉德斯基）当时在英特尔任职，怀着通过为计算机视觉和人工智能的从业者提供稳定的基础架构并以此来推动产业发展的美好愿景，他启动了 OpenCV 项目。 OpenCV 库用C语言和 C++ 语言编写，可以在 Wind
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2024-04-24 10:04:18
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平时网络部分的东西碰的多些，这块一开始还真不知道怎么写，因为肯定和在用户空间下是不同的。google过后，得到以下答案。一般可以用两种方法：第一种是用系统调用。第二种方法是filp->open()等函数。下面分别来说下这两种方法。
1 利用系统调用：
sys_open,sys_write,sys_read等。
其实分析过sys_open可以知道，最后调用的也是filp->op
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2024-05-08 08:30:02
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OpenCL支持API 21以上的某些Android设备，具体支持得看芯片厂商爸爸给不给力了，不仅仅如此，OpenCL在X86体系基本都有集成，不仅仅是Mac、Ubuntu、Windows、Android等os。详细的网站页可以参考：https://software.intel.com/en-us/iocl-tec-opg-open
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2023-08-13 22:45:34
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Step 1打开终端，输入以下命令更新apt-get包管理器，升级之前预装的包:$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgradeStep 2安装所需的开发者工具:$ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config即使pkg-config 已经安装过了，但是这里还是要再装一次，git用于将Op
1. 先丢问题看cpp源码，发现很多都有类继承树，就是先定义一个抽象基类，再派生，派生，派生。里面稍微复杂的地方，就是virtual关键字。比如这段代码：class RandomTree
{
public:
virtual void split() = 0;
void train(){ split(); }
};
class AbstractSemanticSegmentatio
原标题：从零开始学习OpenCL开发（一）架构 1 异构计算、GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算（heterogeneous）的标准，它是跨平台的。旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作，更高效的利用硬件高效的完成大规模的（尤其是并行度高的）计算。在过去利用GPU对图
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2021-08-12 11:24:03
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在当今深度学习的浪潮中，PyTorch 是一个广泛使用的开源框架，然而，有时在特定硬件（如 GPU 以外的设备）上运行时，可能会遇到兼容性问题。OpenCL 作为一个能够在多个平台上实现并行计算的框架，可以为 PyTorch 提供一种解决方案。在这篇文章中，我将详细记录解决“PyTorch OpenCL”相关问题的思路，以及整个过程的具体实现。
### 协议背景
在分析 PyTorch 与 O
小编典典(Mods：我不确定这篇文章是否应该转移到AskUbuntu上，因为这是与Linux Bumblebee而不是OpenCL本身相关的问题？)好的，所以我经过大量的努力设法解决了这个问题。我需要做两件事：使ICD工作创建从/usr/share/nvidia-331/nvidia.icd到/ etc / OpenCL / vendors的符号链接sudo ln -s /usr/share/nv
入坑OpenCL一周左右，万事开头难，但是发现后面的学习也不容易。。通过设备管理器查看到自己的电脑配置的是Intel核显HD530，以下是自己搭建OpenCL运行环境的流程。1）下载并安装Intel的SDK for OpenCL打开网址https://software.intel.com/en-us/opencl-sdk/choose-download，选择SDK for Op
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2024-04-21 20:58:22
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