【问题标题】:OpenCL device info vs CUDA compute capabilityOpenCL 设备信息与 CUDA 计算能力
【发布时间】:2016-05-06 04:04:04
【问题描述】:

nVIDIA 的 CUDA 具有Compute Capability 的概念,在此概念下,它将许多重要的功能标志和数字参数组合在一起。在 OpenCL 方面,我知道 clGetDeviceInfo,但 CUDA CC 定义涵盖的内容与 clGetDeviceInfo 提供的内容之间的差异似乎非常显着。此外,我并没有真正发布 Intel 或 AMD 发布的表格,其中包含他们连续的离散或集成 GPU 的 clGetDeviceInfo 值。

OpenCL 设备是否有其他机制发布关于它们自己的信息(可能不是标准化的)?我在哪里可以找到非 nVIDIA GPU 的计算能力表的等价物?

【问题讨论】:

  • 计算能力是 NVIDIA 对其硬件进行分类的专有方式。您可以检查设备名称并维护自己的表,将其映射到设备的功能。
  • @void_ptr:除非我在过去 8 年左右的时间里拥有市场上每个 GPU 的副本,否则我该怎么做?和箱子、板子等相匹配?其他供应商不以某种方式发布可比数据吗?
  • 是的,差不多。这都是特定于供应商的,您必须搜索此信息。这就是使用与供应商无关的 API 获得的结果。
  • 有什么问题?与 CUDA 相比,clGetDeviceInfo 提供了不同的信息,但提供了有关 OpenCL 所需的所有信息。有没有什么特别的东西你想在运行时查询而在 OpenCL 中却不能?

标签: opencl gpgpu nvidia compute-capability


【解决方案1】:

NVIDIA 提供了cl_nv_device_attribute 扩展,可让您查询计算能力。 PyOpenCL 有一个很好的设备属性列表,包括 AMD 和 NVIDIA 扩展,here

【讨论】:

  • 嗯,就是这样……不过,为什么 AMD 不能为其不同的显卡提供一个包含这些值的表格?嗯。
  • 也许你正在寻找他们的optimisation guide
猜你喜欢
  • 2011-08-28
  • 2015-05-10
  • 2015-09-09
相关资源
最近更新 更多