Vladimir PRO

Обновлённая ссылка на DEMO:
http://gofile.me/2Zesj/fbsharing-C0f3wb1o
Последняя версия в папке:
OpenCL_Demo2018 Barrier and Local_Memory REDUCT Delphi Tokyo 10.2.2 !! LAST !!

Обновлённая ссылка на DEMO:
http://gofile.me/2Zesj/fbsharing-C0f3wb1o
Последняя версия в папке:
OpenCL_Demo2018 Barrier and Local_Memory REDUCT Delphi Tokyo 10.2.2 !! LAST !!

Обновлённая ссылка на DEMO:
http://gofile.me/2Zesj/fbsharing-C0f3wb1o
Последняя версия в папке:
OpenCL_Demo2018 Barrier and Local_Memory REDUCT Delphi Tokyo 10.2.2 !! LAST !!

Это я этот пример выложил более года назад. Пример проверяет вашу конфигурацию на наличие разл. GPU (выдаёт их списком), инициализирует всё что необходимо на видео-акселераторе, создаёт массивы памяти на GPU, закачивает в них исходные данные из памяти CPU. Главное не забудьте, что рядом с файлом *.exe должны лежать текстовые файлы *.cpp (они при запуске передаются видеодрайверу на компиляцию). Если в них - в коде для GPU (Kernel, текстовом файле) на языке C99 есть ошибки - они будут показаны в "чёрном" окне. Потом выполняются в цикле несложные, но длительные операции.
Причём это делается и на GPU (с контролем времени), и на CPU: чтобы убедиться в корректности вычислений. Папка со словом Slow в названии - это пример использования Atomic-функций (например, если надо найти среднее по большому массиву данных). В своих научных программах Atomic-функции стараюсь избегать: замедляют расчёты, "фирменные" atomic работают только с целыми. Использую вместо них barrier.
Месяца 3 назад NVIDIA наконец-то начала переход со стандарта OpenCL1.2 на 2.0. Жаль, что такие интересные возможности OpenCL 2.0, как Pipes (трубы для обмена данными между модулями) NVIDIA (как и их любимая CUDA) пока не поддерживают... Только AMD даёт полноценную поддержку OpenCL 2.0 (только при размере видеопамяти более 2Gb!), а NVIDIA полностью совместима только с версией 1.2.
В общем, будут вопросы - пишите: работаю только в связке Delphi/OpenCL уже давно. Кстати, в среде RAD Studio очень удобно редактировать одновременно и код Delphi-pascal, и C-код для OpenCL.
 
=====
Дополню (конец декабря 2017). Внутри той же  ссылки для скачивания добавил папку:
OpenCL_Demo2017 Barrier and Local_Memory REDUCT
В ней новый пример под Delphi XE8 64bit (работает и при компиляции в Delphi под Win32, но с ограничениями, о которых будет сказано ниже). Отличия:
Добавлен пример простейшей редукции с использованием barrier и LocalMemory с обилием комментариев внутри Kernel-файла ProgramGPU1.cpp Показано, как внутри Kernel создать а-ля динамический массив (стандарт языка OpenCL 1.2 этого не позволяет). Главное. На форме добавлены Gauge-компоненты, показывающие:
общую загрузку CPU ; загрузку CPU данной задачей ; загрузку GPU (общую); загрузку контроллера памяти GPU ; проценты использованной памяти GPU ; температуру GPU (в текстовом виде). Для определения загрузки GPU используется nvml.dll  (мануал 2017), так что последние 4 параметра определяются только для карт NVIDIA, и при компиляции в Delphi под 64bit. Эта динамич. библиотека для каждой карты NVIDIA - своя, обычно при установке драйвера карты она попадает в папку
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll (этот путь прямо прописан в прилагаемом примере по ссылке).
Всё что связано с определением загрузки CPU-GPU находится в отдельном модуле ProcessorUsage.pas, который может быть применён и для других программ (без OpenCL).
Если есть желание попробовать OpenCL не только на видеокартах, но и на процессорах INTEL, надо поставить драйвер Ещё раз напоминаю, что при запуске *.exe рядом с ним должны лежать два текстовых файла *.cpp - они будут отправлены на компиляцию драйверу видеокарты! Буду весьма признателен, если кто-то подскажет способ измерения загрузки памяти GPU от AMD (загрузку GPU, его температуру, скорость FAN и т.д. уже знаю, как программно определить и для AMD тоже: использую atiadlxx.dll . Есть похожая DLL или иной способ определения свободной/использованной памяти именно для AMD?
Всех с наступающим Новым годом!!

Это я этот пример выложил более года назад. Пример проверяет вашу конфигурацию на наличие разл. GPU (выдаёт их списком), инициализирует всё что необходимо на видео-акселераторе, создаёт массивы памяти на GPU, закачивает в них исходные данные из памяти CPU. Главное не забудьте, что рядом с файлом *.exe должны лежать текстовые файлы *.cpp (они при запуске передаются видеодрайверу на компиляцию). Если в них - в коде для GPU (Kernel, текстовом файле) на языке C99 есть ошибки - они будут показаны в "чёрном" окне. Потом выполняются в цикле несложные, но длительные операции.
Причём это делается и на GPU (с контролем времени), и на CPU: чтобы убедиться в корректности вычислений. Папка со словом Slow в названии - это пример использования Atomic-функций (например, если надо найти среднее по большому массиву данных). В своих научных программах Atomic-функции стараюсь избегать: замедляют расчёты, "фирменные" atomic работают только с целыми. Использую вместо них barrier.
Месяца 3 назад NVIDIA наконец-то начала переход со стандарта OpenCL1.2 на 2.0. Жаль, что такие интересные возможности OpenCL 2.0, как Pipes (трубы для обмена данными между модулями) NVIDIA (как и их любимая CUDA) пока не поддерживают... Только AMD даёт полноценную поддержку OpenCL 2.0 (только при размере видеопамяти более 2Gb!), а NVIDIA полностью совместима только с версией 1.2.
В общем, будут вопросы - пишите: работаю только в связке Delphi/OpenCL уже давно. Кстати, в среде RAD Studio очень удобно редактировать одновременно и код Delphi-pascal, и C-код для OpenCL.
 
=====
Дополню (конец декабря 2017). Внутри той же  ссылки для скачивания добавил папку:
OpenCL_Demo2017 Barrier and Local_Memory REDUCT
В ней новый пример под Delphi XE8 64bit (работает и при компиляции в Delphi под Win32, но с ограничениями, о которых будет сказано ниже). Отличия:
Добавлен пример простейшей редукции с использованием barrier и LocalMemory с обилием комментариев внутри Kernel-файла ProgramGPU1.cpp Показано, как внутри Kernel создать а-ля динамический массив (стандарт языка OpenCL 1.2 этого не позволяет). Главное. На форме добавлены Gauge-компоненты, показывающие:
общую загрузку CPU ; загрузку CPU данной задачей ; загрузку GPU (общую); загрузку контроллера памяти GPU ; проценты использованной памяти GPU ; температуру GPU (в текстовом виде). Для определения загрузки GPU используется nvml.dll  (мануал 2017), так что последние 4 параметра определяются только для карт NVIDIA, и при компиляции в Delphi под 64bit. Эта динамич. библиотека для каждой карты NVIDIA - своя, обычно при установке драйвера карты она попадает в папку
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll (этот путь прямо прописан в прилагаемом примере по ссылке).
Всё что связано с определением загрузки CPU-GPU находится в отдельном модуле ProcessorUsage.pas, который может быть применён и для других программ (без OpenCL).
Если есть желание попробовать OpenCL не только на видеокартах, но и на процессорах INTEL, надо поставить драйвер Ещё раз напоминаю, что при запуске *.exe рядом с ним должны лежать два текстовых файла *.cpp - они будут отправлены на компиляцию драйверу видеокарты! Буду весьма признателен, если кто-то подскажет способ измерения загрузки памяти GPU от AMD (загрузку GPU, его температуру, скорость FAN и т.д. уже знаю, как программно определить и для AMD тоже: использую atiadlxx.dll . Есть похожая DLL или иной способ определения свободной/использованной памяти именно для AMD?
Всех с наступающим Новым годом!!

Это я этот пример выложил более года назад. Пример проверяет вашу конфигурацию на наличие разл. GPU (выдаёт их списком), инициализирует всё что необходимо на видео-акселераторе, создаёт массивы памяти на GPU, закачивает в них исходные данные из памяти CPU. Главное не забудьте, что рядом с файлом *.exe должны лежать текстовые файлы *.cpp (они при запуске передаются видеодрайверу на компиляцию). Если в них - в коде для GPU (Kernel, текстовом файле) на языке C99 есть ошибки - они будут показаны в "чёрном" окне. Потом выполняются в цикле несложные, но длительные операции.
Причём это делается и на GPU (с контролем времени), и на CPU: чтобы убедиться в корректности вычислений. Папка со словом Slow в названии - это пример использования Atomic-функций (например, если надо найти среднее по большому массиву данных). В своих научных программах Atomic-функции стараюсь избегать: замедляют расчёты, "фирменные" atomic работают только с целыми. Использую вместо них barrier.
Месяца 3 назад NVIDIA наконец-то начала переход со стандарта OpenCL1.2 на 2.0. Жаль, что такие интересные возможности OpenCL 2.0, как Pipes (трубы для обмена данными между модулями) NVIDIA (как и их любимая CUDA) пока не поддерживают... Только AMD даёт полноценную поддержку OpenCL 2.0 (только при размере видеопамяти более 2Gb!), а NVIDIA полностью совместима только с версией 1.2.
В общем, будут вопросы - пишите: работаю только в связке Delphi/OpenCL уже давно. Кстати, в среде RAD Studio очень удобно редактировать одновременно и код Delphi-pascal, и C-код для OpenCL.
 
=====
Дополню (конец декабря 2017). Внутри той же  ссылки для скачивания добавил папку:
OpenCL_Demo2017 Barrier and Local_Memory REDUCT
В ней новый пример под Delphi XE8 64bit (работает и при компиляции в Delphi под Win32, но с ограничениями, о которых будет сказано ниже). Отличия:
Добавлен пример простейшей редукции с использованием barrier и LocalMemory с обилием комментариев внутри Kernel-файла ProgramGPU1.cpp Показано, как внутри Kernel создать а-ля динамический массив (стандарт языка OpenCL 1.2 этого не позволяет). Главное. На форме добавлены Gauge-компоненты, показывающие:
общую загрузку CPU ; загрузку CPU данной задачей ; загрузку GPU (общую); загрузку контроллера памяти GPU ; проценты использованной памяти GPU ; температуру GPU (в текстовом виде). Для определения загрузки GPU используется nvml.dll  (мануал 2017), так что последние 4 параметра определяются только для карт NVIDIA, и при компиляции в Delphi под 64bit. Эта динамич. библиотека для каждой карты NVIDIA - своя, обычно при установке драйвера карты она попадает в папку
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll (этот путь прямо прописан в прилагаемом примере по ссылке).
Всё что связано с определением загрузки CPU-GPU находится в отдельном модуле ProcessorUsage.pas, который может быть применён и для других программ (без OpenCL).
Если есть желание попробовать OpenCL не только на видеокартах, но и на процессорах INTEL, надо поставить драйвер Ещё раз напоминаю, что при запуске *.exe рядом с ним должны лежать два текстовых файла *.cpp - они будут отправлены на компиляцию драйверу видеокарты! Буду весьма признателен, если кто-то подскажет способ измерения загрузки памяти GPU от AMD (загрузку GPU, его температуру, скорость FAN и т.д. уже знаю, как программно определить и для AMD тоже: использую atiadlxx.dll . Есть похожая DLL или иной способ определения свободной/использованной памяти именно для AMD?
Всех с наступающим Новым годом!!

Это я этот пример выложил более года назад. Пример проверяет вашу конфигурацию на наличие разл. GPU (выдаёт их списком), инициализирует всё что необходимо на видео-акселераторе, создаёт массивы памяти на GPU, закачивает в них исходные данные из памяти CPU. Главное не забудьте, что рядом с файлом *.exe должны лежать текстовые файлы *.cpp (они при запуске передаются видеодрайверу на компиляцию). Если в них - в коде для GPU (Kernel, текстовом файле) на языке C99 есть ошибки - они будут показаны в "чёрном" окне. Потом выполняются в цикле несложные, но длительные операции.
Причём это делается и на GPU (с контролем времени), и на CPU: чтобы убедиться в корректности вычислений. Папка со словом Slow в названии - это пример использования Atomic-функций (например, если надо найти среднее по большому массиву данных). В своих научных программах Atomic-функции стараюсь избегать: замедляют расчёты, "фирменные" atomic работают только с целыми. Использую вместо них barrier.
Месяца 3 назад NVIDIA наконец-то начала переход со стандарта OpenCL1.2 на 2.0. Жаль, что такие интересные возможности OpenCL 2.0, как Pipes (трубы для обмена данными между модулями) NVIDIA (как и их любимая CUDA) пока не поддерживают... Только AMD даёт полноценную поддержку OpenCL 2.0 (только при размере видеопамяти более 2Gb!), а NVIDIA полностью совместима только с версией 1.2.
В общем, будут вопросы - пишите: работаю только в связке Delphi/OpenCL уже давно. Кстати, в среде RAD Studio очень удобно редактировать одновременно и код Delphi-pascal, и C-код для OpenCL.
 
=====
Дополню (конец декабря 2017). Внутри той же  ссылки для скачивания добавил папку:
OpenCL_Demo2017 Barrier and Local_Memory REDUCT
В ней новый пример под Delphi XE8 64bit (работает и при компиляции в Delphi под Win32, но с ограничениями, о которых будет сказано ниже). Отличия:
Добавлен пример простейшей редукции с использованием barrier и LocalMemory с обилием комментариев внутри Kernel-файла ProgramGPU1.cpp Показано, как внутри Kernel создать а-ля динамический массив (стандарт языка OpenCL 1.2 этого не позволяет). Главное. На форме добавлены Gauge-компоненты, показывающие:
общую загрузку CPU ; загрузку CPU данной задачей ; загрузку GPU (общую); загрузку контроллера памяти GPU ; проценты использованной памяти GPU ; температуру GPU (в текстовом виде). Для определения загрузки GPU используется nvml.dll  (мануал 2017), так что последние 4 параметра определяются только для карт NVIDIA, и при компиляции в Delphi под 64bit. Эта динамич. библиотека для каждой карты NVIDIA - своя, обычно при установке драйвера карты она попадает в папку
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll (этот путь прямо прописан в прилагаемом примере по ссылке).
Всё что связано с определением загрузки CPU-GPU находится в отдельном модуле ProcessorUsage.pas, который может быть применён и для других программ (без OpenCL).
Если есть желание попробовать OpenCL не только на видеокартах, но и на процессорах INTEL, надо поставить драйвер Ещё раз напоминаю, что при запуске *.exe рядом с ним должны лежать два текстовых файла *.cpp - они будут отправлены на компиляцию драйверу видеокарты! Буду весьма признателен, если кто-то подскажет способ измерения загрузки памяти GPU от AMD (загрузку GPU, его температуру, скорость FAN и т.д. уже знаю, как программно определить и для AMD тоже: использую atiadlxx.dll . Есть похожая DLL или иной способ определения свободной/использованной памяти именно для AMD?
Всех с наступающим Новым годом!!

Это я этот пример выложил более года назад. Пример проверяет вашу конфигурацию на наличие разл. GPU (выдаёт их списком), инициализирует всё что необходимо на видео-акселераторе, создаёт массивы памяти на GPU, закачивает в них исходные данные из памяти CPU. Главное не забудьте, что рядом с файлом *.exe должны лежать текстовые файлы *.cpp (они при запуске передаются видеодрайверу на компиляцию). Если в них - в коде для GPU (Kernel, текстовом файле) на языке C99 есть ошибки - они будут показаны в "чёрном" окне. Потом выполняются в цикле несложные, но длительные операции.
Причём это делается и на GPU (с контролем времени), и на CPU: чтобы убедиться в корректности вычислений. Папка со словом Slow в названии - это пример использования Atomic-функций (например, если надо найти среднее по большому массиву данных). В своих научных программах Atomic-функции стараюсь избегать: замедляют расчёты, "фирменные" atomic работают только с целыми. Использую вместо них barrier.
Месяца 3 назад NVIDIA наконец-то начала переход со стандарта OpenCL1.2 на 2.0. Жаль, что такие интересные возможности OpenCL 2.0, как Pipes (трубы для обмена данными между модулями) NVIDIA (как и их любимая CUDA) пока не поддерживают... Только AMD даёт полноценную поддержку OpenCL 2.0 (только при размере видеопамяти более 2Gb!), а NVIDIA полностью совместима только с версией 1.2.
В общем, будут вопросы - пишите: работаю только в связке Delphi/OpenCL уже давно. Кстати, в среде RAD Studio очень удобно редактировать одновременно и код Delphi-pascal, и C-код для OpenCL.
 
=====
Дополню (конец декабря 2017). Внутри той же  ссылки для скачивания добавил папку:
OpenCL_Demo2017 Barrier and Local_Memory REDUCT
В ней новый пример под Delphi XE8 64bit (работает и при компиляции в Delphi под Win32, но с ограничениями, о которых будет сказано ниже). Отличия:
Добавлен пример простейшей редукции с использованием barrier и LocalMemory с обилием комментариев внутри Kernel-файла ProgramGPU1.cpp Показано, как внутри Kernel создать а-ля динамический массив (стандарт языка OpenCL 1.2 этого не позволяет). Главное. На форме добавлены Gauge-компоненты, показывающие:
общую загрузку CPU ; загрузку CPU данной задачей ; загрузку GPU (общую); загрузку контроллера памяти GPU ; проценты использованной памяти GPU ; температуру GPU (в текстовом виде). Для определения загрузки GPU используется nvml.dll  (мануал 2017), так что последние 4 параметра определяются только для карт NVIDIA, и при компиляции в Delphi под 64bit. Эта динамич. библиотека для каждой карты NVIDIA - своя, обычно при установке драйвера карты она попадает в папку
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll (этот путь прямо прописан в прилагаемом примере по ссылке).
Всё что связано с определением загрузки CPU-GPU находится в отдельном модуле ProcessorUsage.pas, который может быть применён и для других программ (без OpenCL).
Если есть желание попробовать OpenCL не только на видеокартах, но и на процессорах INTEL, надо поставить драйвер Ещё раз напоминаю, что при запуске *.exe рядом с ним должны лежать два текстовых файла *.cpp - они будут отправлены на компиляцию драйверу видеокарты! Буду весьма признателен, если кто-то подскажет способ измерения загрузки памяти GPU от AMD (загрузку GPU, его температуру, скорость FAN и т.д. уже знаю, как программно определить и для AMD тоже: использую atiadlxx.dll . Есть похожая DLL или иной способ определения свободной/использованной памяти именно для AMD?
Всех с наступающим Новым годом!!