今天宠物迷的小编给各位宠物饲养爱好者分享opencl是什么的宠物知识,其中也会对OpenCL是什么(opencl是什么软件)进行专业的解释,如果能碰巧解决你现在面临的宠物相关问题,别忘了关注本站哦,现在我们开始吧!
OpenCL是GPU通用运算API。是显卡作通用浮点运算的API。比如视频转码,原来这个工作都是CPU来做的。现在显卡运算能力比较强,这个工作完全可以交给显卡来做。 要调用显卡,这个工作不需要再由程序员考虑了,因为已经有一个现成的接口了,程序员只要管好转码的算法,然后直接调用OpenCL中现成的指令,这个工作就自动由CPU转交到GPU了。 OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器形成。OpenCL由一门用于编写kernels (在OpenCL设备上运行的函数)的语言(基于C99)和一组用于定义并控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分割和数据分割的并行计算机制。 OpenCL类似于另外两个开放的工业标准OpenGL和OpenAL,这两个标准分别用于三维图形和计算机音频方面。OpenCL扩展了GPU用于图形生成之外的能力。OpenCL由非盈利性技术组织Khronos Group掌管。 扩展资料 API之主要目的是提供应用程序与开发人员以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节。提供API所定义的功能的软件称作此API的实现。API是一种接口,故而是一种抽象。 应用程序接口(英语:Application Programming Interface,简称:API),又称为应用编程接口,就是软件系统不同组成部分衔接的约定。由于近年来软件的规模日益庞大,常常需要把复杂的系统划分成小的组成部分,编程接口的设计十分重要。程序设计的实践中,编程接口的设计首先要使软件系统的职责得到合理划分。良好的接口设计可以降低系统各部分的相互依赖,提高组成单元的内聚性,降低组成单元间的耦合程度,从而提高系统的维护性和扩展性。[1] 参考资料来源 OpenCL_百度百科
从很多方面来看,CUDA和OpenCL的关系都和DirectX与OpenGL的关系很相像。如同DirectX和OpenGL一样,CUDA和OpenCL中,前者是配备完整工具包、针对单一供应商(NVIDIA)的成熟的开发平台,后者是一个开放的标准。
虽然两者抱着相同的目标:通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行,而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor,期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别,二者在很多方面都存在不同:
1)开发者友好程度。CUDA在这方面显然受更多开发者青睐。原因在于其统一的开发套件(CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等)、非常丰富的库(cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE, cuRAND, NPP, Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA编译器)所具备的PTX(一种SSA中间表示,为不同的NVIDIA GPU设备提供一套统一的静态ISA)代码生成、离线编译等更成熟的编译器特性。相比之下,使用OpenCL进行开发,只有AMD对OpenCL的驱动相对成熟。
2)跨平台性和通用性。这一点上OpenCL占有很大优势(这也是很多National Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因)。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器,并能支持运行在CPU的并行代码,同时还独有Task-Parallel Execution Mode,能够更好的支持Heterogeneous Computing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。
3)市场占有率。作为一个开放标准,缺少背后公司的推动,OpenCL显然没有占据通用并行计算的主流市场。NVIDIA则凭借CUDA在科学计算、生物、金融等领域的推广牢牢把握着主流市场。再次想到OpenGL和DirectX的对比,不难发现公司推广的高效和非盈利机构/标准委员会的低效(抑或谨慎,想想C++0x)。
很多开发者都认为,由于目前**显卡市场的萎缩、新一代处理器架构(AMD的Graphics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge)以及新的SIMD编程模型(Intel的ISPC等)的出现,未来的通用并行计算市场会有很多不确定因素,CUDA和OpenCL都不是终点,我期待未来会有更好的并行编程模型的出现(当然也包括CUDA和OpenCL,如果它们能够持续发展下去)。
您当前使用的是什么型号的显卡呢?早期的费米架构的显卡是不支持OPENCL的; 如果安装的显卡驱动不兼容也会影响到OPENCL的使用; 可以根据显卡型号到官网上更新驱动优化显卡的性能输出看是否有所改善。
OpenCL不知是什么东本,我只知道OpenGL...........................OpenGL与DirectX一样,图形函数库..........................OpenGL专业绘图,DirectX民用级绘图......................................
楼主你好,你可以重新下载一个opencl.dll文件,然后按如下步骤操作: 一、解压后直接拷贝该文件到系统目录里: 1、Windows 95/98/Me系统,复制到C:\Windows\System目录下。 2、Windows NT/2000系统,复制到C:\WINNT\System32目录下。 3、Windows XP/WIN7/Vista系统,复制到C:\Windows\System32目录下。 4、如果您的系统是64位的请将文件复制到C:\Windows\SysWOW64目录 二、打开"开始-运行-输入regsvr32 opencl.dll",回车即可解决。 已上传并提供下载连接,可根据需要下载。 小技巧:如果无法进入桌面,可以启动安全模式或者使用PE启动电脑,然后修复。 【重要】:一定要选择与系统版本一致的DLL才可以 opencl.dll下载地址:http://****ghosys***m/downinfo/?28235.1.30874.htm opencl.dll无法定位、丢失、找不到、加载失败 等问题的修复 上传了,在附件 必看dll安装教材: http://****ghosys***m/dll/jiaocai/?28235.opencl.dll.1.26298.shtml
什么是OpenCL?
OpenCL全称Open Computing Language,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、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。
OpenCL 1.0主要由一个并行计算API和一种针对此类计算的编程语言组成,此外还特别定义了:
1、C99编程语言并行扩展子集;
2、适用于各种类型异构处理器的坐标数据和基于任务并行计算API;
3、基于IEEE 754标准的数字条件;
4、与OpenGL、OpenGL ES和其他图形类API高效互通。
什么是OpenGL?
OpenGL™ 是行业领域中最为广泛接纳的 2D/3D 图形 API, 其自诞生至今已催生了各种计算机平台及设备上的数千优秀应用程序。OpenGL™ 是**于视窗操作系统或其它操作系统的,亦是网络透明的。在包含CAD、内容创作、能源、娱乐、游戏开发、制造业、制药业及虚拟现实等行业领域中,OpenGL™ 帮助程序员实现在 PC、工作站、超级计算机等硬件设备上的高性能、极具冲击力的高视觉表现力图形处理软件的开发。
OpenGL(全写Open Graphics Library)是个定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格,它用于三维图象(二维的亦可)。OpenGL是个专业的图形程序接口,是一个功能强大,调用方便的底层图形库。OpenGL的前身是SGI公司为其图形工作站开发的IRIS GL。IRIS GL是一个工业标准的3D图形软件接口,功能虽然强大但是移植性不好,于是SGI公司便在IRIS GL的基础上开发了OpenGL。OpenGL的英文全称是“Open Graphics Library”,顾名思义,OpenGL便是“开放的图形程序接口”。虽然DirectX在家用市场全面领先,但在专业高端绘图领域,OpenGL是不能被取代的主角。
Open GL仍然是唯一能够取代微软对3D图形技术的完全控制的API。它仍然具有一定的生命力,但是Silicon Graphics已经不再以任何让微软不悦的方式推广Open GL,因而它存在较高的风险。游戏开发人员是一个有着**思想的群体,很多重要的开发人员目前仍然在使用Open GL。因此,硬件开发商正在设法加强对它的支持。Direct3D目前还不能支持高端的图形设备和专业应用; Open GL在这些领域占据着统治地位。最后,开放源码社区(尤其是Mesa项目)一直致力于为任何类型的计算机(无论它们是否使用微软的操作系统)提供Open GL支持。
今年08年正式公布OpenGL3.0版本。并且得到了,nv的支持,其官方网站上提供针对N卡的sdk下载。
什么是DirectX?
DirectX是一种应用程序接口(API),它可让以windows为平台的游戏或多媒体程序获得更高的执行效率,加强3d图形和声音效果,并提供设计人员一个共同的硬件驱动标准,让游戏开发者不必为每一品牌的硬件来写不同的驱动程序,也降低用户安装及设置硬件的复杂度。这样说是不是有点不太明白,其实从字面意义上说,Direct就是直接的意思,而后边的X则代表了很多的意思,从这一点上我们就可以看出DirectX的出现就是为了为众多软件提供直接服务的。
DirectX是由很多API组成的,按照性质分类,可以分为四大部分,显示部分、声音部分、输入部分和网络部分。
显示部分担任图形处理的关键,分为DirectDraw(DDraw)和 Direct3D(D3D),前者主要负责2D图像加速。它包括很多方面:我们播放mpg、DVD电影、看图、玩小游戏等等都是用的DDraw,你可以把它理解成所有划线的部分都是用的DDraw。后者则主要负责3D效果的显示,比如CS中的场景和人物、FIFA中的人物等等,都是使用了DirectX的 Direct3D。
OpenCL、OpenGL和DirectX之间不得不说的故事
业界对Apple的OpenCL的支持将成为它发展的重要因素,早在90年代中期,微软就曾经努力阻止OpenGL成为行业的标准,以推行自己的DirectX显卡软件和游戏工具。微软的Direct X起初的战略是为了推动DOS游戏开发者转向Windows,从此之后它就被绑定在Windows下为PC游戏服务,所以它仅支持Windows。
断发布新版的DirectX也推动了开发者转向最新版的Windows,比如最新版的DirectX 10就带来了不少Vista专属游戏,从而推动了Vista的销量,然而它并未达到预期的效果,因为Vista的速度阻碍了DirectX10游戏的市场,开发者只能将目标再次转向XP。
OpenGL和Apple
OpenGL的前身是高端图形工作站厂商SGI在80年代所开发的IRIS G,它在90年代初期成为了开源的标准。当时微软在它的Windows 95中发布了Direct3D,将它作为OpenGL的竞争对手。而在90年代末,微软曾经和SGI进行了Fahrenheit项目的开发,试图将两者结合起来,但是没有成功。之后微软继续开发DirectX并与GPU厂商合作,留下OpenGL任其发展。
OpenGL之后几乎逐渐消失,直到90年代末Apple放弃了自己的QuickDraw 3D,将OpenGL作为Mac OS X的官方3D库。Apple的系统给OpenGL程序带来了不少拥护者。之后OpenGL正式被Linux采用,现在主流的游戏平台,包括PSP,PS3 和Wii都支持该技术。
但是微软的Xbox360例外,它采用了自己的DirectX 图形库,而将OpenGL排除在外。如今OpenGL对DirectX来说比以前更有竞争力了。而微软计划在Windows 7中的DirectX 11增加类似于OpenCL的技术,以实现GPGPU运算。但是Apple的OpenCL能更紧密地与OpenGL代码协同工作,能带来更广泛的支持。 Apple还将OpenCL作为一个免费的,开源的标准,让任何人都能参与到该平台中来。
OpenGL和OpenCL设计的相似性,使开发者更易于开发。比如在OpenCL下进行数据虚拟化计算,可以把相同的对象在OpenGL上进行图形渲染。同时OpenGL下的图形渲染可以在OpenCL下进行处理和转换。
OpenCL得到了GPU厂商NVIDIA和AMD的支持,同时支持Apple,SONY,任天堂的平台,还支持Linux和Windows,而且任何公司的开发者都可以参与到该技术的发展中来。
这个有几个可能性、自己可以一一排除
先看看触摸板能不能用、能用的话你换个鼠标试试。如换鼠标可以就是鼠标坏了。如果换鼠标还是不能用的话。那就是笔记本主板有问题了。一般是南桥问题。南桥控制USB 信号 。 主板供电是没有问题的。因为你说有亮。
从很多方面来看,CUDA和OpenCL的关系都和DirectX与OpenGL的关系很相像。如同DirectX和OpenGL一样,CUDA和OpenCL中,前者是配备完整工具包、针对单一供应商(NVIDIA)的成熟的开发平台,后者是一个开放的标准。
虽然两者抱着相同的目标:通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行,而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor,期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别,二者在很多方面都存在不同:
1)开发者友好程度。CUDA在这方面显然受更多开发者青睐。原因在于其统一的开发套件(CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等)、非常丰富的库(cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE, cuRAND, NPP, Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA编译器)所具备的PTX(一种SSA中间表示,为不同的NVIDIA GPU设备提供一套统一的静态ISA)代码生成、离线编译等更成熟的编译器特性。相比之下,使用OpenCL进行开发,只有AMD对OpenCL的驱动相对成熟。
2)跨平台性和通用性。这一点上OpenCL占有很大优势(这也是很多National Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因)。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器,并能支持运行在CPU的并行代码,同时还独有Task-Parallel Execution Mode,能够更好的支持Heterogeneous Computing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。
3)市场占有率。作为一个开放标准,缺少背后公司的推动,OpenCL显然没有占据通用并行计算的主流市场。NVIDIA则凭借CUDA在科学计算、生物、金融等领域的推广牢牢把握着主流市场。再次想到OpenGL和DirectX的对比,不难发现公司推广的高效和非盈利机构/标准委员会的低效(抑或谨慎,想想C++0x)。
很多开发者都认为,由于目前**显卡市场的萎缩、新一代处理器架构(AMD的Graphics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge)以及新的SIMD编程模型(Intel的ISPC等)的出现,未来的通用并行计算市场会有很多不确定因素,CUDA和OpenCL都不是终点,我期待未来会有更好的并行编程模型的出现(当然也包括CUDA和OpenCL,如果它们能够持续发展下去)。
从很多方面来看,CUDA和OpenCL的关系都和DirectX与OpenGL的关系很相像。如同DirectX和OpenGL一样,CUDA和OpenCL中,前者是配备完整工具包、针对单一供应商(NVIDIA)的成熟的开发平台,后者是一个开放的标准。
虽然两者抱着相同的目标:通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行,而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor,期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别,二者在很多方面都存在不同:
1)开发者友好程度。CUDA在这方面显然受更多开发者青睐。原因在于其统一的开发套件(CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等)、非常丰富的库(cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE, cuRAND, NPP, Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA编译器)所具备的PTX(一种SSA中间表示,为不同的NVIDIA GPU设备提供一套统一的静态ISA)代码生成、离线编译等更成熟的编译器特性。相比之下,使用OpenCL进行开发,只有AMD对OpenCL的驱动相对成熟。
2)跨平台性和通用性。这一点上OpenCL占有很大优势(这也是很多National Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因)。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器,并能支持运行在CPU的并行代码,同时还独有Task-Parallel Execution Mode,能够更好的支持Heterogeneous Computing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。
3)市场占有率。作为一个开放标准,缺少背后公司的推动,OpenCL显然没有占据通用并行计算的主流市场。NVIDIA则凭借CUDA在科学计算、生物、金融等领域的推广牢牢把握着主流市场。再次想到OpenGL和DirectX的对比,不难发现公司推广的高效和非盈利机构/标准委员会的低效(抑或谨慎,想想C++0x)。
很多开发者都认为,由于目前**显卡市场的萎缩、新一代处理器架构(AMD的Graphics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge)以及新的SIMD编程模型(Intel的ISPC等)的出现,未来的通用并行计算市场会有很多不确定因素,CUDA和OpenCL都不是终点,我期待未来会有更好的并行编程模型的出现(当然也包括CUDA和OpenCL,如果它们能够持续发展下去)。
从很多方面来看,CUDA和OpenCL的关系都和DirectX与OpenGL的关系很相像。如同DirectX和OpenGL一样,CUDA和OpenCL中,前者是配备完整工具包、针对单一供应商(NVIDIA)的成熟的开发平台,后者是一个开放的标准。
虽然两者抱着相同的目标:通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行,而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor,期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别,二者在很多方面都存在不同:
1)开发者友好程度。CUDA在这方面显然受更多开发者青睐。原因在于其统一的开发套件(CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等)、非常丰富的库(cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE, cuRAND, NPP, Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA编译器)所具备的PTX(一种SSA中间表示,为不同的NVIDIA GPU设备提供一套统一的静态ISA)代码生成、离线编译等更成熟的编译器特性。相比之下,使用OpenCL进行开发,只有AMD对OpenCL的驱动相对成熟。
2)跨平台性和通用性。这一点上OpenCL占有很大优势(这也是很多National Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因)。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器,并能支持运行在CPU的并行代码,同时还独有Task-Parallel Execution Mode,能够更好的支持Heterogeneous Computing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。
3)市场占有率。作为一个开放标准,缺少背后公司的推动,OpenCL显然没有占据通用并行计算的主流市场。NVIDIA则凭借CUDA在科学计算、生物、金融等领域的推广牢牢把握着主流市场。再次想到OpenGL和DirectX的对比,不难发现公司推广的高效和非盈利机构/标准委员会的低效(抑或谨慎,想想C++0x)。
很多开发者都认为,由于目前**显卡市场的萎缩、新一代处理器架构(AMD的Graphics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge)以及新的SIMD编程模型(Intel的ISPC等)的出现,未来的通用并行计算市场会有很多不确定因素,CUDA和OpenCL都不是终点,我期待未来会有更好的并行编程模型的出现(当然也包括CUDA和OpenCL,如果它们能够持续发展下去)。
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