OpenCL-如何在每个核心上生成单独的数学过程
我是OpenCL的新手，正在编写一个RSA factoring应用程序。理想情况下，该应用程序应能跨NV和AMD GPU目标工作，但我没有找到一种简单的方法来确定每个GPU上的内核/流进程总数 有没有一种简单的方法来确定任何硬件平台上总共有多少个内核/流进程，然后在每个可用的内核上生成一个分解线程？目标RSA模将位于共享内存中，并且每个分解线程都使用针对该模的Rho分解攻击 另外，OpenCL是否支持类似于GNUMP的多精度数学库来存储大的半素数OpenCL-如何在每个核心上生成单独的数学过程,opencl,gpu,Opencl,Gpu,我是OpenCL的新手，正在编写一个RSA factoring应用程序。理想情况下，该应用程序应能跨NV和AMD GPU目标工作，但我没有找到一种简单的方法来确定每个GPU上的内核/流进程总数 有没有一种简单的方法来确定任何硬件平台上总共有多少个内核/流进程，然后在每个可用的内核上生成一个分解线程？目标RSA模将位于共享内存中，并且每个分解线程都使用针对该模的Rho分解攻击 另外，OpenCL是否支持类似于GNUMP的多精度数学库来存储大的半素数 提前感谢您在GPU上，您不会像在CPU上那样为每
提前感谢您在GPU上，您不会像在CPU上那样为每个核心生成一个线程。相反，您希望启动的线程比内核多得多。我不会担心给定目标平台上可用的内核的确切数量。相反，不要关注什么最适合您的问题。在GPU上，您不会像在CPU上那样为每个核心生成一个线程。相反，您希望启动的线程比内核多得多。我不会担心给定目标平台上可用的内核的确切数量。相反，不要关注什么最适合你的问题。为了补充Roger的答案，你想要拥有比内核多得多的线程的原因是因为GPU实现了非常高效的隐藏。通常，就处理器接收请求数据所需的时间而言，每次内存访问都是非常昂贵的操作。但是，如果一个线程正在等待一个内存事务，它可以被“暂停”，同时另一个线程可以被激活来进行计算（或其他内存访问）。因此，如果你有足够的线程，你基本上可以隐藏内存访问延迟，并且你的软件可以在硬件的全部计算能力下运行（否则这种情况很少发生）
我本想在Roger的帖子中发表评论，但它的大小超出了限制。为了补充Roger的答案，您希望拥有比内核多得多的线程的原因是因为GPU实现非常高效的隐藏。通常，就处理器接收请求数据所需的时间而言，每次内存访问都是非常昂贵的操作。但是，如果一个线程正在等待一个内存事务，它可以被“暂停”，同时另一个线程可以被激活来进行计算（或其他内存访问）。因此，如果你有足够的线程，你基本上可以隐藏内存访问延迟，并且你的软件可以在硬件的全部计算能力下运行（否则这种情况很少发生）
我本想在罗杰的帖子上发表评论，但篇幅超出了限制。我建议你将第二个问题改为单独的问题。我建议你将第二个问题改为单独的问题。