xcode – 我可以在intel iris上运行Cuda或opencl吗？

AMD正致力于“简化”旧的cuda内核,将它们转换为opencl或类似的代码,以便它们变得更加通用.

只要硬件和操作系统都支持,Opencl就可以在任何地方使用. Amd,Nvidia,Intel,Xilinx,Altera,Qualcomm,MediaTek,Marvell,德州仪器……支持这一点.也许甚至RaspBerry pi-x也可以支持.

stackoverflow.com中opencl的文档正在开发中.但是有一些网站：

> Amd’s tutorial
> Amd’s parallel programming guide for opencl
> Nvidia’s learning material
> Intel’s HD graphics coding tutorial
> Some overview of hardware,benchmark and parallel programming subjects
> blog
> Scratch-a-pixel-raytracing-tutorial(I read it then wrote its teraflops gpu version)

如果是Iris Graphics 6100：

您的集成gpu有48个执行单元,每个单元有8个ALU单元,可以进行添加,乘法和更多操作.它的时钟频率可以升至1GHz.这意味着每秒最多48 * 8 * 2(1加1乘)* 1G = 768千兆浮点运算,但前提是每个ALU能够同时进行1次加法和1次乘法. 768 Gflops不仅仅是AMD的R7-240这样的低端分立式GPU(截至2017年10月19日,AMD的低端产品是RX550,拥有1200 GFlops,比英特尔的Iris Plus 650快近900 GFlops).光线跟踪需要重新访问太多的几何数据,因此设备应该有自己的内存(例如Nvidia或Amd),让cpu完成其工作.

如何在计算机上安装opencl可以根据操作系统和硬件类型进行更改,但使用opencl安装的计算机构建软件类似：

>查询平台.结果可能是AMD,这些都是重复的,因为重复安装了错误的驱动程序,在更新的opencl版本支持之前的实验平台.
>查询平台(或所有平台)的设备.这给了单个设备(如果存在驱动程序错误或其他一些需要修复的东西,则会重复这些设备).
>使用平台创建上下文(或多个)
>使用上下文(所以一切都将在其中进行隐式同步)：

>使用内核字符串构建程序.通常cpu可以花费比GPU更少的时间来构建程序.(有一个二进制加载选项来shurtcut这个)
>从程序构建内核(现在作为对象).
>从主机端缓冲区或opencl管理的缓冲区创建缓冲区.
>创建命令队列(或多个)

就在计算(或计算数组)之前：

>选择内核缓冲区作为其参数.
>在“输入”缓冲区上排队缓冲区写入(或映射/取消映射)操作

计算：

>排队nd范围内核(指定运行哪个内核以及有多少个线程)
>在“输出”缓冲区上排队缓冲区读取(或映射/取消映射)操作
>如果您没有使用阻塞类型enqueueBufferRead,请不要忘记使用clFinish()与主机同步.
>使用您的加速数据.

不再需要opencl之后：

>确保所有命令队列都为空/完成内核工作.
>以相反的创建顺序释放所有内容

如果您需要加速开源软件,可以使用简单的opencl内核切换热点并行化循环,如果它还没有其他加速支持的话.例如,您可以加速powdertoy砂箱模拟器的气压和热平流部分.