hanxing0的专栏

学了OpenCL有一段时间了，对于其思想已经有了一些了解。但是对于y

在我很久之前的博文中提到过CodeBlock在Ubuntu中的下载和设置：http://blog.youkuaiyun.com/hanxing0/article/details/23552751一直感觉VS中的设置略显麻烦，后来在CodeBlock中使用因为一个小错误，以为不支持OpenCL提示，也就没继续，偶然的机会发现是我误会了这个编程环境。我使用的平台是联想Lenovo Y485P,A10

小译之5.5.3 Memory Allocation5.5.3.1 使用CPU

This is just a small notebook.

神迹啊，竟然发现还有

终于到最后出结果的时刻了，有点小激动呢哼。通过5的分析，实际上再看最后一个内核函数就会很轻松了。最后一个内核函数是permute函数，以64*256个元素为组进行处理。每个work-item处理256个数据。在单倍情况下就只有64*256个数据处理，这时候全局和局部都是64，一维情况。        看了下，似乎没有什么难以理解的地方，主要用到了局部内存和内核同步等知识。直接上内核函数。

又是好久没来了，这次我们来看看Radix_Sort也就是基数排序。为了更好地理解，这里先贴一个网上的基数排序的博文：      http://www.cnblogs.com/Braveliu/archive/2013/01/21/2870201.html      再贴上百度上的一些介绍性的内容：     (radix sort）则是属于“分配式排序”（distribution s

在三中我们又得到了两个中间结果sumBufferin以及scanedHistogramBinsBuf两个结果。那么接下来如何呢？我们继续循着程序执行路径往下看，因为numGroups=64,所以runFixOffsetKernel中间的if部分判断的内容将不会执行。也就是我们说的单倍形式下只需要3个内核。        那么下一个内核通过查看我们发现是scanArrayKerneldim1，弄

首先我们先整理下我们目前通过上面几讲的内容得到的结果：1.      sumBufferin:组加和结果2.      summaryBUfferout:组加和结果进行偏移量整理的结果3.      scanedHistogramBinBuf：以组为单位进行偏移量计算结果       那么这些结果与最后我们需要的偏移量有什么关系，我们先来看下最后一个内核函数：FixOffset

在完成了二中的histogramBinsBuf的统计后，需要对其进行进一步的处理以得到基数排序的最终偏移信息。这个过程是本例子中最复杂的一部分。其中根据分组的情况包含3个内核调用或者5个内核调用。      这里需要说明下，内核本身执行时需要对数据进行预处理才能放到GPU上运算。这个例子的使用上面，采用的规则是：         数据的个数必须是64*256=16384的倍数。   

因为Radix Sort本身比较大，这里分块对系统做阐述。在上一个博文中，已经向大家介绍了该例子的主机部分。这里向大家重点讲述下内核的并行思想。至于内存对象及调用顺序等需要大家结合AMD的例子来看，都弄到博文会很长。今天来讲一下例子中的比较简单的内核函数应用histogram内核应用。Histogram内核用于分组统计随机生成的数据。统计的规则为：1.      将所有数据分成以256

首先为了更好地理解，先把附带的文档大概翻一下。这个例子的主要思想是将大数据to

1. 什么是DeviceFission?            D

很久没来了，一直在忙毕设的东西。这篇博文整理下OpenCL内核参数设置的问题。资源摘自OpenCL实战首先，说一下kernel中的几种地址空间限定符：（1）__global该参数的数据会保存在全局数据空间，在内核中的参数使用例子如下：__kernel void kernel_func(__global float *f){}(2)__constant该参数的