Bonjour
ton post est intéressant , j'utilise aussi Cuda , OpenCL , OpenGL
pour Nvidia l'utilisation du driver nonfree permet d'utiliser le gpu comme moteur de calcul (pour moi cuda est appelé par OpenCL (les deux sont lié )
mes connaissances sont très limitées , a prendre comme tel , je peu écrire des bètises
pour AMD sur debian , il n'y a pas de drivers nonfree et l'utilisation de Mesa et autres ne permet pas de faire fonctionner correctement les applications en OpenCL (libre)
tu a une commande "clinfo" (paquet a installer)
ce que ça donne avec le driver nonfree nvidia
retour
Number of platforms 1
Platform Name NVIDIA CUDA
Platform Vendor NVIDIA Corporation
Platform Version OpenCL 1.2 CUDA 8.0.0
Platform Profile FULL_PROFILE
Platform Extensions cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer
Platform Extensions function suffix NV
Platform Name NVIDIA CUDA
Number of devices 1
Device Name GeForce GTX 750 Ti
Device Vendor NVIDIA Corporation
Device Vendor ID 0x10de
Device Version OpenCL 1.2 CUDA
Driver Version 375.82
Device OpenCL C Version OpenCL C 1.2
Device Type GPU
Device Profile FULL_PROFILE
Device Topology (NV) PCI-E, 01:00.0
Max compute units 5
Max clock frequency 1137MHz
Compute Capability (NV) 5.0
Device Partition (core)
Max number of sub-devices 1
Supported partition types None
Max work item dimensions 3
Max work item sizes 1024x1024x64
Max work group size 1024
Preferred work group size multiple 32
Warp size (NV) 32
Preferred / native vector sizes
char 1 / 1
short 1 / 1
int 1 / 1
long 1 / 1
half 0 / 0 (n/a)
float 1 / 1
double 1 / 1 (cl_khr_fp64)
Half-precision Floating-point support (n/a)
Single-precision Floating-point support (core)
Denormals Yes
Infinity and NANs Yes
Round to nearest Yes
Round to zero Yes
Round to infinity Yes
IEEE754-2008 fused multiply-add Yes
Support is emulated in software No
Correctly-rounded divide and sqrt operations Yes
Double-precision Floating-point support (cl_khr_fp64)
Denormals Yes
Infinity and NANs Yes
Round to nearest Yes
Round to zero Yes
Round to infinity Yes
IEEE754-2008 fused multiply-add Yes
Support is emulated in software No
Correctly-rounded divide and sqrt operations No
Address bits 64, Little-Endian
Global memory size 2097414144 (1.953GiB)
Error Correction support No
Max memory allocation 524353536 (500.1MiB)
Unified memory for Host and Device No
Integrated memory (NV) No
Minimum alignment for any data type 128 bytes
Alignment of base address 4096 bits (512 bytes)
Global Memory cache type Read/Write
Global Memory cache size 81920
Global Memory cache line 128 bytes
Image support Yes
Max number of samplers per kernel 32
Max size for 1D images from buffer 134217728 pixels
Max 1D or 2D image array size 2048 images
Max 2D image size 16384x16384 pixels
Max 3D image size 4096x4096x4096 pixels
Max number of read image args 256
Max number of write image args 16
Local memory type Local
Local memory size 49152 (48KiB)
Registers per block (NV) 65536
Max constant buffer size 65536 (64KiB)
Max number of constant args 9
Max size of kernel argument 4352 (4.25KiB)
Queue properties
Out-of-order execution Yes
Profiling Yes
Prefer user sync for interop No
Profiling timer resolution 1000ns
Execution capabilities
Run OpenCL kernels Yes
Run native kernels No
Kernel execution timeout (NV) Yes
Concurrent copy and kernel execution (NV) Yes
Number of async copy engines 1
printf() buffer size 1048576 (1024KiB)
Built-in kernels
Device Available Yes
Compiler Available Yes
Linker Available Yes
Device Extensions cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer
NULL platform behavior
clGetPlatformInfo(NULL, CL_PLATFORM_NAME, ...) No platform
clGetDeviceIDs(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL, ...) No platform
clCreateContext(NULL, ...) [default] No platform
clCreateContext(NULL, ...) [other] Success [NV]
clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CPU) No platform
clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU) No platform
clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR) No platform
clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CUSTOM) No platform
clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL) No platform
Par exemple Blender ne fonctionne que avec un driver "nonfree" , et pas avec le driver libre (AMD ou NVIDIA) .
j'ai testé sur AMD , je n'ai jamais réussi a faire quelque chose de correct , les paquets pour OpenCL(version libre ) sont présent , mais l'application ne le prend pas en compte
j'ai pas regardé tes liens encore mais le PRO me fait penser a du propriétaire , a priori qui s'installe bien sur Ubuntu (pour debian il faut tromper l'installateur , mais jamais testé )
en tout cas si tu a trouvé quelque chose qui fonctionne n'hésite pas a poster le retour
pour le CPU tu a une couche OpenCL (pour intel il existe un paquet debian ) mais il faut un gros processeur , et le gpu sera toujours plus performant
NOTA:
ton lien en #2 installe le driver propriétaire pour AMD , sur debian tu risque d'avoir un truc du genre "OS non pris en charge"
tout ce que tu écrit dans ton #1 je le confirme (mon habitude de répondre avant de bien lire la question )
j'ai trouvé un tuto (mais pas gardé le lien ) pour forcé le driver AMD a s' installé sur debian , tu peu faire des recherche dans ce sens.
sinon c'est dommage de ne pas pouvoir utiliser les paquets libres pour OpenCL , je suis allez très loin et un retour de clinfo pas trop mal mais pas moyen de faire fonctionner une application avec.
la cas de Cuda c'est propriétaire donc obligé de passer par le driver nonfree , mais AMD j'ai toujours espoir de trouver une solution
=> https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_profond
PS: A mon avis ceux qui travaille sur le projet doivent avoir des configurations monstrueuses (en matériel)
Dernière modification par anonyme (25-02-2018 13:23:53)