問題タブ [aparapi]

OpenCL platform(Intel HD 4000 で実行) で次の問題が発生します。カーネル内のバッファーに値を入力buf[getGlobalId()] = getGlobalId()すると、一部の値がデバイスからホストにコピーされません。[0, 1,2,3,4...]時々私が得る代わりに[0,0,0,3,4,...]。

カーネルの最後に r を追加localBarrieして、明示的なバッファ処理を試みましたが、期待どおりの結果が得られませんでした。実行モードを CPU に設定すると、すべて正常に動作しますが、この動作の理由を知っている人はいますか?

I am trying to test the performance of Aparapi. I have seen some blogs where the results show that Aparapi does improve the performance while doing data parallel operations.

But I am not able to see that in my tests. Here is what I did, I wrote two programs, one using Aparapi, the other one using normal loops.

Program 1: In Aparapi

Program 2: using loops

Program 1 takes around 330ms whereas Program 2 takes only around 55ms. Am I doing something wrong here? I did printout the execution mode in Aparpai program and it prints that the mode of execution is GPU

私はアパラピで遊ぼうとしていますが、まだ始めていません。https://vasanthexperiments.wordpress.com/2011/11/20/aparapi-java-matrix-multiplication-example/#commentsこのコードから移動しようとしましたが、実行直後に次のようになります:"

2016 年 2 月 2 日 8:12:30 PM com.amd.aparapi.KernelRunner warnFallBackAndExecute 警告: クラス AparapiMatMul の Java スレッド プール (JTP) に戻しています: GPU 要求は受け入れられません OpenCLDevice.best() は null を返しました

トラブルシューティングの手順は何ですか。グーグルで検索してもうまくいきませんでした。最新のCatalystとAMD SDKがインストールされています。私の車はradeon hd 6950です。

私は勉強のために次のコードを持っています。

私の計算関数は、aparapi で実行すると予期しない結果を生成します。

私のコードまたは aparapi に問題はありますか?

結果は次のとおりです。

編集: executionMode JTP または CPU を設定すると、真の結果 (結果 == 期待値) が得られますが、GPU モードでは問題があります。Windows 10で2013年後半のMacBook Pro Retinaを使用しています。

Edit2: 私の calculate メソッドの戻り行が問題を引き起こします。私が戻ったらLong.MAX_VALUE、それは動作します。しかし(long) tc * 100(または((long) tc) * 100) 与えない (例: 40681688900)

APARAPIと並行して Entropy 関数を実装したいと考えています。その関数では、ベクトル内のさまざまなキーをカウントする必要がありますが、正しく実行できません。

異なる値が 3 つだけあるとします。ここに私のコードがあります:

このコード セグメントを実行した後、count[] 値を出力すると、1,1,1 が返されます。count[V[gid]]++V[gid] ごとに 1 回だけ実行されるようです。

ありがとう。

OpenCL で大きな double 配列に対して単純なリダクション (この場合は合計) をコーディングしようとしています。私はオンラインチュートリアルを見て、これが本質的に私の問題を解決する方法であることを発見しました:

奇妙なthis.

私のカーネルは正しい結果を生成し、適度に強力な Nvidia ハードウェアでは、Java の逐次合計よりも約 10 倍高速です。ただし、Radeon R9 280 では、パフォーマンスは単純な Java コードに匹敵します。

CodeXL を使用してカーネルのプロファイルを作成しました。MemUnitBusy はわずか 6% であることがわかります。なぜそんなに低いのですか？

4台のコンピューターでaparapi Javaプログラムを実行してみます。2台のコンピュータは完全に実行できますが、他の2台のコンピュータはスローしjava.lang.UnsatisfiedLinkErrorます:

`

`

これが何を意味し、どのようにこれが起こったのか知っている人はいますか? それは私には正しく見えます。GPU をニューラル ネットワークに使用しようとしています。

これはエラーです：

これはエラーの原因となったコードです:

ウェブサイトがここに持っているのと同じコードと VM オプションを (基本的に) 使用して、Aparapi のプロファイリングをテストしています。

https://aparapi.com/documentation/profiling-the-kernel.html

メソッド getProfileInfo() が null を返しています。何が問題なのか、または問題を特定するために何ができるでしょうか?

結果：

これは、GTX 1080 を搭載した Linux Mint 20.1 上にあります。デモと自分のコードを使用して、OpenCV が正常に動作することを確認済みです。