问题标签 [boost-compute]

我在两台机器上运行的一些 boost 计算代码存在问题。我的开发机器使用 radeon WX9100 gpu 运行 Windows 7，一切运行良好。我正在使用的另一台实验室机器几乎相同，但运行的是 Windows 10 并具有 Windows 10 版本的 radeon 驱动程序。

windows 7机器显示openCL设备名称为“GFX900”，windows 10机器显示名称为“GFX901”。我发现的一个比特币挖矿网站说这对那个模型来说很好。

不好的是，即使（尤其是）我使用“BUFFERNAME.~buffer()”，boost 计算/opencl 内存缓冲区也不会从 Windows 10 机器上的设备内存中释放出来。

我认为这可能是驱动程序问题，但我真的不确定。

提前感谢您的帮助！埃里克

我想使用 boost::compute 计算复数的相位

这是我的尝试，我希望结果等于 atan2(0.5f)：

但我收到一个编译错误，声称“非一元函数调用了一个参数”

晚上好！我正在编写一个高性能应用程序并尝试使用 boost 来加速复杂的计算。

我的问题的本质：有没有办法将指向数组的外部指针（如float4_ *）传递给 a BOOST_COMPUTE_CLOSURE？我想得到类似的东西：

我正在尝试在推力算法中使用 boost.math 提供的特殊功能。

基本上，我想做一个转换，就像这样

由哪里myfunctor()给出

我一直在仿函数中调用warning: calling a __host__ function from a __host__ __device__ function is not allowed的那一行。ellint_1

我做错了什么还是 boost.math 不适合 GPGPU 使用（因为从我读过的内容来看，我绝对认为是这样）？

我正在使用此处给出的建议为我的算法选择最佳 GPU。 https://stackoverflow.com/a/33488953/5371117

我查询我的 MacBook Pro 上的设备，使用boost::compute::system::devices();它返回以下设备列表。

我想AMD Radeon Pro 560X Compute Engine用于我的目的，但是当我迭代找到具有最大评级=的设备时CL_DEVICE_MAX_CLOCK_FREQUENCY * CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS。我得到以下结果：

AMD GPU 的评分最低。我还查看了规格，在我看来，它CL_DEVICE_MAX_CLOCK_FREQUENCY没有返回正确的值。

根据 AMD 芯片规格https://www.amd.com/en/products/graphics/radeon-rx-560x，我的 AMD GPU 的基本频率为 1175 MHz，而不是 300MHz。

根据英特尔芯片规格https://en.wikichip.org/wiki/intel/uhd_graphics/630，我的英特尔 GPU 的基本频率为 300 MHz，而不是 1150MHz，但它的升压频率为 1150MHz

我做错什么了吗？

我想在 boost.compute 库中累积复数，但是当我运行以下代码时遇到编译错误。

我正在使用提升 1.65.0

PS：代码不完整。我只是总结它以显示编译错误。

和编译器输出是：

我们可以在一个代码中使用来自不同 Boost C++ 库的函数吗？假设我正在编写代码以在 GPU 上实现图形。我可以结合 Boost Graph 库和 Boost Compute 库来做到这一点吗？

谢谢。

我正在尝试运行一个代码，它使用来自 boost 计算库和 arrayfire 库的函数。尝试构建代码时出现以下错误：

我正在使用的代码是一个非常简单的 helloworld，它使用了两个库中的函数。

用于构建项目的 CMakeList 是：

我没有编程背景。请指导我做错了什么。如何在一个代码中将这两个库链接在一起？

问候，哈桑

我目前正在使用 GPU 的 boost.compute 库编写一个经过调整的点积内核。我只想使用一个内核调用，使用 transform_reduce。我的目标是计算 (x+y)(xy) 的点积，其中 x,y 是等长向量。

'''

然而我得到一个奇怪的错误：

/usr/include/boost/compute/algorithm/transform.hpp:69:5：错误：静态断言失败：is_device_iterator::value 69 | BOOST_STATIC_ASSERT(is_device_iterator::value);

有人可以告诉我这里有什么问题吗？

我正在尝试执行以下操作：

1. 声明并初始化 a compute::vector，n每个元素为1^2, 2^2, 3^2...n^2
2. 当向量的大小 > 1 时
   ：对于 i = 0 到（向量的大小 - 1）：n[i] += n[i+1]
   b。从向量中删除最后一个元素
3. 对向量中的剩余元素进行平方根。

我用 Boost.Compute 以这种方式实现了这个：

哪个有效，但经过测试它非常慢：
大小 6000 时间 551 毫秒
大小 7024 时间 1870 毫秒
大小 8048 时间 8262 毫秒

我知道编译内核以及将数据复制到 GPU 都需要时间，但结果对我来说似乎还是有点不对劲。
我只用单核 CPU 处理实现了类似的东西，它可以在 2 秒内处理大小约为 150k 的算法。

我怀疑for循环是瓶颈，它不断编译新adjacent_difference内核。这就是为什么我想知道它是否可以并行化？
据我了解，如果它不再adjacent_difference为每次迭代编译新的，CPU 瓶颈应该会大大减少。