问题标签 [amd-gpu]

我正在尝试编写一个使用 OpenCL 管道的 OpenCL 内核。内核代码如下。

但是 work_group_reserve_write_pipe 函数总是失败，因此内核在 while 循环中挂起。如果我删除了这个 while 循环，那么代码不会挂起，但不会写入管道。有人能告诉我为什么会这样吗？

该管道被声明为 _write_only 管道。

vkCmdDebugMarkerBeginEXT我在处理using时遇到了一些奇怪的行为vkGetDeviceProcAddr，这在 AMD 和 Nvidia 之间有所不同。但是，使用vkGetInstanceProcAddr作品。

从层接口文档：

vkGetDeviceProcAddr 只能用于查询设备扩展或核心设备入口点。设备入口点包括使用 VkDevice 作为第一个参数的任何命令或作为 VkDevice 子级的可调度对象（当前包括 VkQueue 和 VkCommandBuffer）。除了所有核心入口点之外，vkGetInstanceProcAddr 还可用于查询设备或实例扩展入口点。

的原型vkCmdDebugMarkerBeginEXT似乎与此描述相符：

虽然我可以很容易地调用设备版本，如果失败，调用实例版本（如果可能的话，避免额外的调度成本），我想知道这是预期的行为，还是驱动程序错误？

我在 opencl 中为我的应用程序使用 AMD Radeon Pro duo。它有一个双斐济 GPU，我如何配置 Cross Fire 以使它们作为一个设备工作。我在 opencl 中使用 clgetdeviceinfo 来检查设备计算单元，但每个斐济 GPU 显示 64。

我在两个 GPU 中共有 128 个计算单元，如何使用 Crossfire 来使用它们。

我正在尝试使用 OpenCL 示例 HelloWorld 来查看是否一切正常。我没有编译问题，但是，我在 clCreateCommandQueue() 中有一个 CL_OUT_OF_HOST_MEMORY。

这是我得到的

我正在使用 Ubuntu 16.04.2 LTS 和 Oland AMD Radeon HD 8600 系列。我在这里安装了最新的 AMDGPU-PRO 驱动程序以及用于 64 位 Linux 的 AMD APP SDK 3.0。clinfo 输出如下所示。

我有 AMD a8 处理器，很好。当我尝试在 android 模拟器中测试我的应用程序时，它显示了一个错误，我不应该选择 ×86 图像进行启动。然后我选择了手臂图像。但它仍然需要很长时间才能启动，即使在启动后，设置向导也没有响应。
很多论坛都有很多人有同样的问题。但是没有办法做到。提前致谢 处理器：amd A8，Ram：4gb ddr3 操作系统：windows 64bit 处理器变体：A8 -7410

我已经编写了一组 OpenCL 内核。在具有 4 GB 内存的 AMD R9 Nano 上进行测试时，内核可以正确执行。在具有 8 GB 内存的 Nvidia GTX 1080 上进行测试时，内核无法执行，除非我将缓冲内存减少大约 8 倍。然后，它们正确运行。有几个缓冲区，但工作 Nvidia 示例的最大缓冲区约为 45 MB。

CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE 对于 AMD 卡是 3 GB，对于 Nvidia 卡是 2 GB，但这似乎太小而不会导致问题。

以前，Nvidia CL_DEVICE_ADDRESS_BITS 是 32 位而不是 64 位存在已知问题，但这似乎不再正确。

Nvidia 和 AMD 如何处理 OpenCL 中可能导致此问题的内存缓冲区的当前已知差异是否存在？

我正在 Linux 上使用 jogl 和 OpenGL 开发 Java 图形应用程序。我的应用程序包含 30 多个着色器，它们在大多数情况下都能正常工作。但大约每周有一次驱动程序 (amdgpu pro) 错误 (SIGSEGV)。

请告诉我，OpenGL 是安全语言吗：它受到应用程序错误的保护，或者应用程序的不正确操作可能导致驱动程序的内存损坏（写入其他人的内存或数据竞争）。在不正确的驱动程序 (amdgpu pro) 或应用程序本身的错误中查找错误 (SIGSEGV) 的原因是什么？（glGetError 显示每个应用程序步骤都很好）。

对于 NVIDIA GPU，我使用

nvidia-smi -i 0 --format=csv,noheader --query-gpu=power.draw

并且此命令（例如）打印150.00 W到标准输出。

但是如何从 Windows 命令提示符获取 AMD GPU 电源使用情况？

I am having some difficulty finding a library with which to explore machine learning/ai. I have a pair of R9 290x's, and can't seem to find a lib which works well for it.

First I tried array-fire, which has excellent CPU performance, but poor GPU performance for machine learning, as demonstrated on the benchmarks in the machine_learning sample folder.

I looked into rocm and MIOpen, I tried the hip enabled tensorflow but found it is not supported on the 290x generations. I found someone working on llvm-amdgpu suppport for tensorflow as well, but it doesn't look ready yet

I looked into accelerate for haskell, and found an issue regarding the amdgpu backend, but it also looks not ready.

Maybe I haven't been searching broadly enough? But from what I can tell, almost everything runs on cuda, and I can't afford a new GPU for this right now.

在这段代码中，在 amd 显卡上，我得到一个错误，即一个非常量不能应用于 const highp float。重要的是它是一个常量，这样 exp2 操作就不会在程序中运行多次。