Legacy opencl runtimes for intel processors

Содержание

Причины ошибок в файле Opencl64.dll

Большинство ошибок opencl64.dll связано с отсутствием или повреждениями файлов opencl64.dll. Тот факт, что opencl64.dll – внешний файл, открывает возможность для всяческих нежелательных последствий.


Непредвиденные завершения работы вашего компьютера или заражение вирусом может повредить opencl64.dll, что приведет к ошибкам dll. Когда файл opencl64.dll повреждается, он не может быть нормально загружен и выведет сообщение об ошибке.

В других случаях ошибки файла opencl64.dll могут быть связаны с проблемами в реестре Windows. Нерабочие ссылки DLL файлов могут помешать зарегистрировать файл dll должным образом и вызвать ошибку opencl64.dll. Эти нерабочие ключи реестра могут появиться в результате отсутствия файла DLL, перемещения файла DLL или ввиду наличия остаточной ссылки DLL файла в реестре Windows после неудачной установки или удаления программы.

Более конкретно, данные ошибки opencl64.dll могут быть вызваны следующими причинами:

  • Ошибочные или поврежденные записи реестра для opencl64.dll
  • Вирус или вредоносное ПО, повредившее файл opencl64.dll.
  • Отказ оборудования Avid Technology, Inc., например, некачественный жесткий диск, вызвавший повреждение файла opencl64.dll.
  • Другая программа изменила требуемую версию opencl64.dll.
  • Другая программа злонамеренно или по ошибке удалила файл opencl64.dll.
  • Другая программа удалила файл opencl64.dll.

fp contract Pragma

The fp contract pragma controls whether the compiler can skip intermediate rounding and conversions mainly between double precision arithmetic operations.

CAUTION: The old -fpc option, if included in the aoc command, overrides this pragma. This pragma has the following syntax:

#pragma clang fp contract(state)

where, the state parameter can be one of the following values:

Table 2.   state Parameter Values
Value Description
off

Turns off any permissions to fuse instructions into FMAs.

It suppresses the -ffp-contract=fast aoc command flag for instructions within the scope of the pragma. For information about the -ffp-contract=fast flag, refer to .

fast Allows the fusing of mult and add instructions into an FMA, but might violate the language standard.

For instructions with the scope of this pragma, the same optimizations as the old -fpc command flag are enabled.

Buffer Management

In the feed-forward design model, data traverses between the producer and consumer kernels one word at a time. To facilitate the transfer of large data messages consisting of several words, you can implement a ping-pong buffer, which is a common design pattern found in applications for communication. The figure below illustrates the interactions between kernels and a ping-pong buffer:

Figure 9. Feed-Forward Design Model with Buffer Management

The manager kernel manages circular buffer allocation and deallocation between the producer and consumer kernels. After the consumer kernel processes data, the manager receives memory regions that the consumer frees up and sends them to the producer for reuse. The manager also sends to the producer kernel the initial set of free locations, or tokens, to which the producer can write data.

The following figure illustrates the sequence of events that take place during buffer management:

Figure 10. Kernels Interaction during Buffer Management

Specifying a Custom Input Directory (-incremental-input-dir=)

During incremental compilation, the offline compiler creates a default <your_kernel_filename> project directory in the current working directory to store intermediate compilation files. To base your incremental compilation on a nondefault project directory, specify the directory by including the -incremental-input-dir=<path_to_directory> command option in your aoc command.

You must include the -incremental-input-dir option if you compile your design in one or both of the following scenarios:

  • Run the aoc command from a different working directory than the previous compilation.
  • Included the -o <filename> command option in the previous compilation.

Consider the following example where there is a mykernel.cl file in the initial working directory and another revision of the same mykernel.cl file in the new_rev subdirectory:

aoc -incremental mykernel.cl
cd new_rev
aoc -incremental -fast-compile mykernel.cl -incremental-input-dir=../mykernel

In this scenario, the offline compiler reuses the files in mykernel project directory from the first compilation as the basis for the second compilation. The offline compiler creates a new_rev/mykernel project directory for the second compilation without modifying any file in the original mykernel directory.

Requirements for Deterministic Multiple Work-Item Ordering

To guarantee deterministic ordering, the SDK checks that the pipe call is work-item invariant based on the following characteristics:

  • All paths through the kernel must execute the pipe call.
  • If the first requirement is not satisfied, none of the branch conditions that reach the pipe call should execute in a work-item-dependent manner.

If the SDK cannot guarantee deterministic ordering of multiple work-item accesses to a pipe, it warns you that the pipes might not have well-defined ordering with nondeterministic execution. Primarily, the SDK fails to provide deterministic ordering if you have work-item-variant code on loop executions with pipe calls, as illustrated below:

Example

Consider a case where your kernel has two distinct, pipelineable loops: a short-running initialization loop that has a loop-carried dependence and a long-running loop that does the bulk of your processing. In this case, the compiler does not know that the initialization loop has a much smaller impact on the overall throughput of your design. If possible, the compiler attempts to pipeline both loops with an II of 1.

Because the initialization loop has a loop-carried dependence, it has a feedback path in the generated hardware. To achieve an II with such a feedback path, some clock frequency might be sacrificed. Depending on the feedback path in the main loop, the rest of your design could have run at a higher operating frequency.

If you specify #pragma ii 2 on the initialization loop, you tell the compiler that it can be less aggressive in optimizing II for this loop. Less aggressive optimization allows the compiler to pipeline the path limiting the fmax and could allow your overall kernel design to achieve a higher fmax.

Feed-Forward Design Model

Implement the feed-forward design model to send data from one kernel to the next without creating any cycles between them. Consider the following code example:

__kernel void producer (__global const uint * src,
                        const uint iterations)
{
    for (int i = 0; i < iterations; i++) 
    {
        write_channel_intel(c0, src);
        
        write_channel_intel(c1, src);
    }
}

__kernel void consumer (__global uint * dst,
                        const uint iterations)
{
    for (int i = 0; i < iterations; i++) 
    {
        dst = read_channel_intel(c0);
        
        dst = read_channel_intel(c1);
    }
}

The producer kernel writes data to channels c0 and c1. The consumer kernel reads data from c0 and c1. The figure below illustrates the feed-forward data flow between the two kernels:

Kernel Code Modification

If your kernel code runs on OpenCL SDKs that conforms to the OpenCL Specification version 2.0, you must modify it before running it on the Intel FPGA SDK for OpenCL . To modify the kernel code, perform the following changes:

  1. Create a separate source (.cl) file for the kernel code.
  2. Rename the pipe arguments so that they are the same in both kernels. For example, rename p_in and p_out to p.
  3. Specify the depth attribute for the pipe arguments. Assign a depth attribute value that equals to the maximum number of packets that the pipe creates to hold in the host.
  4. Build the kernel program in the offline compilation mode because the Intel FPGA SDK for OpenCL has an offline compiler.

The modified kernel code appears as follows:

Probing the OpenCL FPGA Devices

The host must identify the number of OpenCL FPGA devices installed into the system.

  1. To query a list of FPGA devices installed in your machine, invoke the aocl diagnose command.
  2. To direct the host to identify the number of OpenCL FPGA devices, add the following lines of code to your host application:
    //Get the platform
    ciErrNum = clGetPlatformID(&cpPlatform);
    
    //Get the devices
    ciErrNum = clGetDeviceIDs(cpPlatform,
                              CL_DEVICE_TYPE_ALL,
                              0,
                              NULL,
                              &ciDeviceCount);
    cdDevices = (cl_device_id * )malloc(ciDeviceCount * sizeof(cl_device_id));
    ciErrNum = clGetDeviceIDs(cpPlatform, 
                              CL_DEVICE_TYPE_ALL,
                              ciDeviceCount,
                              cdDevices,
                              NULL);
    

For example, on a system with two OpenCL FPGA devices, ciDeviceCount has a value of 2, and cdDevices contains a list of two device IDs (cl_device_id).

Develop OpenCL Applications

Tools to develop OpenCL applications for Intel Processors

Intel oneAPI: DPC++ Compiler

  • DPC++/SYCL programs can run SYCL kernels by way of underlying OpenCL implementations.
  • OpenCL-C kernels can also be directly ingested and run by a SYCL runtime. Users of the OpenCL C++ API wrapper may find the SYCL specification particularly appealing.
  • As of article publication, this compiler is in Beta.

Intel System Studio

  • For compilation, cross-platform, IoT, power considerate development, and performance analysis.
    • OpenCL development tools component:
      • Develop OpenCL applications targeting Intel Xeon Processors, Intel Core Processors, and/or Intel Graphics Technology.
      • Develop applications with expanded IDE functionality, debug, and analysis tools.
      • Earlier versions of the SDK contain an experimental OpenCL 2.1 implementation. Intel CPU Runtime for OpenCL Applications 18.1 was intended as a replacement for the experimental implementation.
  • Visit the Intel System Studio portal

Intel SDK for OpenCL Applications

  • Standalone distribution of Intel System Studio: OpenCL Tools component.
  • Develop OpenCL Applications targeting Intel Xeon Processors, Intel Core Processors, and/or Intel Graphics Technology.
  • Develop applications with expanded IDE functionality, debug, and analysis tools.
    • Note: Some debug and analysis features have been removed from recent versions of the SDK.
    • Earlier versions of the SDK contain an experimental OpenCL 2.1 implementation suitable for development testing on CPU OpenCL targets. Intel CPU Runtime for OpenCL Applications 18.1 was intended as a replacement for that experimental implementation.
  • See release notes, requirements, and download links through the Intel SDK for OpenCL Applications portal.

Intel FPGA SDK for OpenCL Software Technology

  • Build OpenCL Applications and OpenCL kernels for Intel FPGA devices.
  • See release notes, requirements, and download links through the SDK’s portal webpage.
  • For OpenCL runtimes and required system drivers, visit Download Center for FPGAs.

Intel Distribution of OpenVINO toolkit

  • The Intel Distribution of OpenVINO toolkit is available for vision and deep learning inference. It benefits from OpenCL acceleration for each of these components:

    • Intel Deep Learning Deployment Toolkit
    • OpenCV
    • OpenVX*
  • The Intercept Layer for Debugging and Analyzing OpenCL Applications (clIntercept) can intercept, report, and modify OpenCL API calls.
  • No application-level modifications nor OpenCL implementation modifications are necessary.
  • clIntercept functionality can supplement removed functionality from recent releases of the Intel SDK for OpenCL Applications.

Как исправить CreateAppContainerProfile USERENV.dll


Рекомендую создать точку восстановления системы перед выполнением ниже решений, чтобы в случае чего, можно было откатить систему назад в рабочее состояние. Или же, вы можете прямо сейчас откатить систему назад в рабочее состояние до появление ошибки. Также рекомендую почистить реестр и систему от ненужных файлов программой, как Reg Organizer.

1. Проверка на легальность файла

Так как библиотека USERENV.dll связана с services.exe, то скорее всего это вирус. Нажмите Ctrl+Shift+Esc, чтобы открыть диспетчер задач. В зависимости Windows 7 или Windows 10, найдите в списке «services.exe» или «приложение служб и контроллеров» и нажмите правой кнопкой мыши, после чего «Открыть местоположение файла». Вас перекинет в месторасположение процесса, и тут два события:

  1. Если перекинуло по пути C:\Windows\System32, то это законный файл.
  2. Если перекинуло в другой местоположение, к примеру C:/ProgramData/Windows/Profile/…, то это вирус. В этой ситуации, нужно удалить этот файл. Также рекомендую проверить систему на вирусы антивирусным сканером, как Zemana.

2. Куда кидать USERENV.dll и где скачать?

Динамическая библиотека USERENV.dll не относиться к различным пакетам, как Visual C++ или DirectX, она является частью операционной системы Windows 10 или 7. По этой причине вы не сможете её скачать официально, и крайне не рекомендую скачивать отдельно файл со сторонних источников, так как в большинстве случаях это будет вирус. Что делать? Сам файл можно взять на втором компьютере или у знакомого попросить, чтобы скинул.

Расположение файла USERENV.dll и куда кидать:

  1. C:\Windows\System32
  2. C:\Windows\SysWOW64

После того, как вы закинули файл по путям, он может не работать и его нужно зарегистрировать в системе. Для этого откройте командную строку от имени администратора и введите:

3. Обновить драйвера и систему

Откройте центр обновления Windows и обновите систему до последней версии. Также буду скачены последние стабильные драйвера для системы, если система будет в этом нуждаться.

4. Проверка системных файлов

Системные поврежденные файлы могут быть причиной ошибки services.exe — Точка входа не найдена с примечанием «Точка входа в процедуру CreateAppContainerProfile не найдена в библиотеке DLL USERENV.dll». Можно попытаться восстановить системные файлы. Для этого запустите командную строку от имени администратора и введите команды по очереди, нажимая Enter после каждой:


Смотрите еще:

  • Точка входа не найдена в библиотеке dll
  • advapi32.dll — Не найдена в библиотеке DLL 
  • msvcrt.dll: Скачать и исправить ошибку в Windows 10/8/7
  • Скачать mss32.dll и исправить ошибку в Windows 10/7
  • Скачать D3Dcompiler_47.dll для Windows 7

comments powered by HyperComments

Static Indexing

The Intel FPGA SDK for OpenCL channels extension does support indexing into arrays of channel IDs, but it leads to inefficient hardware.

Consider the following example:

channel int ch;

__kernel void consumer()
{

    int gid = get_global_id(0);
    int value = read_channel_intel(ch);

    //statements
}

Compilation of this example generates the following warning message:

Compiler Warning: Dynamic access into channel array ch was expanded into predicated 
static accesses on every channel of the array.

If the access is dynamic and you know that only a subset of the channels in the array can be accessed, you can generate slightly more efficient hardware with a switch statement:

GeForce 382.33

Драйвер для видеокарт семейства GeForce 400 и выше, поддержка CUDA и ION/ION LE. Включает в себя драйвер контроллера 3D Vision, HD Audio, NVIDIA Surround и PhysX System Software. Обеспечивает поддержку дисплеев 4K (4kx2k @ 60 Hz). Поддержка технологий GeForce ShadowPlay, NVIDIA GameStream, NVIDIA FXAA, TXAA, Adaptive Vertical Sync, Frame Rate Target, а также функции ShadowPlay Twitch Streaming. Добавлены и обновлены ряд SLI и 3D Vision профилей. Драйверы Game Ready оптимизированы для Tekken 7 и Star Trek Bridge Crew. Включают оптимизации для ряда популярных игр, обеспечивающие увеличение производительности для видеокарт семейств GeForce 800/900/10.

  • WHQLДля GeForce серии 400 и выше, поддержка CUDA 383,56 МБ31 мая 2017 года

  • WHQLДля GeForce серии 400 и выше, поддержка CUDA 316,16 МБ31 мая 2017 года

  • WHQLДля GeForce серии 400 и выше, поддержка CUDA 32,26 КБ31 мая 2017 года

  • WHQLДля GeForce серии 400 и выше, поддержка CUDA 332,53 МБ31 мая 2017 года

Disabling Automatic Retry (-incremental-flow=no-retry)

By default, the offline compiler automatically retries a failed incremental compilation by performing a second compilation without preserving any partitions. This second compilation takes longer to complete because it recompiles the entire design.

To disable the offline compiler’s automatic retry mechanism, include the -incremental-flow=no-retry command option in your aoc command. If you enable this feature, the offline compiler does not perform another incremental compilation after the first attempt fails. In addition, the offline compiler does not generate a .aocx file.

Enabling this feature allows you to implement your own failure mitigation strategies such as:

C++ for OpenCL Kernel Language

The OpenCL working group has transitioned from the original OpenCL C++ kernel language first defined in OpenCL 2.0 to C++ for OpenCL developed by the open source community to provide improved features and compatibility with OpenCL C. C++ for OpenCL is supported by and its documentation can be found here. It enables developers to use most C++17 features in OpenCL kernels. It is largely backwards compatible with OpenCL C 2.0 enabling it to be used to program accelerators with OpenCL 2.0 or above with conformant drivers that support SPIR-V. Its implementation in Clang can be tracked via the OpenCL Support Page.

clWritePipeIntelFPGA Function

This function writes a data packet to a pipe with the following characteristics:

  • Created with the CL_MEM_HOST_WRITE_ONLY flag.
  • Bound to a kernel argument that has the read_only definition and the intel_host_accessible kernel argument attribute.

Each clWritePipeIntelFPGA function call writes one packet to the pipe. The operation is non-blocking. It does not wait until there is a capacity in the pipe to successfully write before returning. A return status of CL_SUCCESS does not imply that data is available to the kernel for reading. Data eventually is available for reading by the kernel, assuming that any previously mapped buffers on the host pipe are unmapped.

Syntax

cl_int clWritePipeIntelFPGA (cl_mem pipe, 
                             gentype *ptr);

Return Values

The clWritePipeIntelFPGA function returns CL_SUCCESS if the write is successful. Otherwise, it returns one of the following errors:

Querying Device Information


You can direct the host to query information on your OpenCL FPGA devices.

To direct the host to output a list of OpenCL FPGA devices installed into your system, add the following lines of code to your host application:

char buf;
for (unsigned i = 0; i < ciDeviceCount; i++);
{
    clGetDeviceInfo(cdDevices, CL_DEVICE_NAME, 1023, buf, 0);
    printf("Device %d: '%s'\n", i, buf);
}

When you query the device information, the host lists your FPGA devices in the following manner:

Device <N>: <board_name>: <name_of_FPGA_board>

Where:

  • <N> is the device number.
  • <board_name> is the board designation you use to target your FPGA device when you invoke the aoc command.
  • <name_of_FPGA_board> is the advertised name of the FPGA board.

For example, if you have two identical FPGA boards on your system, the host generates an output that resembles the following:

Device 0: board_1: Stratix V FPGA Board
Device 1: board_1: Stratix V FPGA Board

Note: The clGetDeviceInfo function returns the board type (for example, board_1) that the Intel FPGA SDK for OpenCL Offline Compiler lists on-screen when you invoke the aoc -list-boards command. If your accelerator board contains more than one FPGA, each device is treated as a «board» and is given a unique name.

fp reassoc Pragma

The fp reassoc pragma controls the relaxing of the order of floating point arithmetic operations within the code block that this pragma is applied to.

CAUTION: The old -fp-relaxed option, if included in the aoc command, overrides this pragma,

This pragma has the following syntax:

#pragma clang fp reassoc(state)

where, the state parameter can be one of the following values:

Table 3.   state Parameter Values
Value Description
on

Enables the effect of the -ffp-reassoc aoc command flag for instructions within the scope of the pragma.

off Suppresses the-ffp-reassoc aoc global flag for instructions within the scope of the pragma if the flag is enabled.

For information about the -ffp-reassoc flag, refer to .

Single Call Site

Because the pipe read and write operations do not function deterministically, for a given kernel, you can only assign one call site per pipe ID. For example, the Intel FPGA SDK for OpenCL Offline Compiler cannot compile the following code example:

read_pipe(pipe1, &in_data1);
read_pipe(pipe2, &in_data2);
read_pipe(pipe1, &in_data3);

The second read_pipe call to pipe1 causes compilation failure because it creates a second call site to pipe1.

To gather multiple data from a given pipe, divide the pipe into multiple pipes, as shown below:

read_pipe(pipe1, &in_data1);
read_pipe(pipe2, &in_data2);
read_pipe(pipe3, &in_data3);

Because you can only assign a single call site per pipe ID, you cannot unroll loops containing pipes. Consider the following code:

#pragma unroll 4
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
    read_pipe (pipe1, &in_data1);
}

The offline compiler issues the following warning message during compilation:

Grouping Multiple Kernels into Partitions (-incremental-grouping=)

By default, the Intel FPGA SDK for OpenCL Offline Compiler places each kernel in your design into a separate partition during incremental compilation. You have the option to group multiple kernels into a single partition by including the -incremental-grouping=<partition_filename> command option in your aoc command. In general, compilation speed is faster if your design contains fewer partitions.

Example: aoc -incremental-grouping=<partition_filename> <your_kernel_filename>.cl Note: The offline compiler recompiles all kernels in a group even if you modify only one of the kernels. Intel recommends that you group kernels that you will typically modify at the same time.

If your grouped kernels perform many load and store operations, you can speed up compilation further by also including the -incremental=aggressive option in your aoc command.

The partition file that you pass to the -incremental-grouping option is a plain text file. Each line in the file specifies a new partition containing a semi-colon (;)-delimited list of kernel names. For example, the following lines in a partition file specify three partitions, each containing four kernels:

clReadPipeIntelFPGA Function

This function reads a data packet from a pipe with the following characteristics:

  • Created with the CL_MEM_HOST_READ_ONLY flag.
  • Bound to a kernel argument that has the write_only definition and the intel_host_accessible kernel argument attribute.

Each clReadPipeIntelFPGA function call reads one packet from the pipe. The operation is non-blocking. It does not wait until data is available in the pipe to successfully read before returning.

Syntax

cl_int clReadPipeIntelFPGA (cl_mem pipe, 
                            gentype *ptr);

Return Values

The clReadPipeIntelFPGA function returns CL_SUCCESS if the read is successful. Otherwise, it returns one of the following errors:

Pointers to __constant Parameters from the Host

You can replace file scope constant data with a pointer to a __constant parameter in your kernel code if the data is not fixed across kernel invocations. You must then modify your host application in the following manner:

  1. Create cl_mem memory objects associated with the pointers in global memory.
  2. Load constant data into cl_mem objects with clEnqueueWriteBuffer prior to kernel execution.
  3. Pass the cl_mem objects to the kernel as arguments with the clSetKernelArg function.

For simplicity, if a constant variable is of a complex type, use a typedef argument, as shown in the table below:

Table 8.  Replacing File Scope __constant Variable with Pointer to __constant Parameter
If your source code is structured as follows: Rewrite your code to resemble the following syntax:
__constant int Payoff = {{ 1, 3}, {5, 3}};
__kernel void original(__global int * A)
{
   *A = Payoff;
   // and so on
}
__kernel void modified(__global int * A,
__constant Payoff_type * PayoffPtr )
{
   *A = (PayoffPtr);
   // and so on
}

Implementation of Buffer Management for OpenCL Kernels

To ensure that the SDK implements buffer management properly, the ordering of channel read and write operations is important. Consider the following kernel example:

__kernel void producer (__global const uint * restrict src,
                        __global volatile uint * restrict shared_mem, 
                        const uint iterations)
{
    int base_offset;
    
    for (uint gID = 0; gID < iterations; gID++) 
    {
        // Assume each block of memory is 256 words
        uint lID = 0x0ff & gID;

        if (lID == 0)
        {
            base_offset = read_channel_intel(req);
        }

        shared_mem = src;

        // Make sure all memory operations are committed before
        // sending token to the consumer
        mem_fence(CLK_GLOBAL_MEM_FENCE | CLK_CHANNEL_MEM_FENCE);

        if (lID == 255)
        {
            write_channel_intel(c, base_offset);
        }
    }
}

In this kernel, because the following lines of code are independent, the Intel FPGA SDK for OpenCL Offline Compiler can schedule them to execute concurrently:

shared_mem = src;

and

write_channel_intel(c, base_offset);

Writing data to base_offset and then writing base_offset to a channel might be much faster than writing data to global memory. The consumer kernel might then read base_offset from the channel and use it as an index to read from global memory. Without synchronization, consumer might read data from producer before shared_mem = src; finishes executing. As a result, consumer reads in invalid data. To avoid this scenario, the synchronization token must occur after the producer kernel commits data to memory. In other words, a consumer kernel cannot consume data from the producer kernel until producer stores its data in global memory successfully.

Как исправить системные ошибки, вызванные отсутствием opencl.dll

Opencl.dll — одна из библиотек DLL, используемых в программах, использующих технологии OpenCL (Open Computing Language) для просчета графики или других операций с использованием GPU (видеокарты). Технология поддерживается NVIDIA, Intel и AMD.

Скачивать этот файл отдельно со стороннего сайта и пробовать его зарегистрировать в Windows вручную можно, но не является лучшим методом. В случае видеокарт AMD ранее был доступен отдельный OpenCL Driver, но сегодня для систем Windows 10, 8.1 или Windows 7 он не актуален.

Файл opencl.dll присутствует в комплекте драйверов для всех современных дискретных и интегрированных видеокарт: NVIDIA GeForce, AMD Radeon и Intel HD Graphics. Поэтому лучшее и наиболее часто работающее решение — установка этих драйверов:

Внимание: «обновление» драйвера кнопкой «Обновить» в диспетчере устройств — это не то, что требуется: так мы получим не все файлы и более того, этот метод иногда и вовсе не производит обновления. Если вы, еще до того, как нашли это руководство откуда-то скачали и поместили вручную файлы opencl.dll в папки C:\Windows\System32 и C:\Windows\SysWOW64, лучше их оттуда убрать, они могут помешать следующим шагам. Скачайте последний драйвер для вашей видеокарты с официального сайта NVIDIA, AMD или Intel

Внимание: если у вас есть и интегрированная и дискретная видеокарта, например, AMD и Intel, загрузите оба драйвера Особенно это важно для драйверов AMD, без сопутствующей установки драйвера от Intel (при наличии и этого GPU), ошибки amdrsserv.exe могут продолжать появляться. Будет полезным (но обычно не обязательно), если перед запуском установщиков вы удалите текущие драйверы: для некоторых это возможно сделать в Панель управления — Программы и компоненты, для некоторых — с помощью бесплатной утилиты Display Driver Uninstaller (DDU). Установите загруженный драйвер или драйверы (при наличии нескольких GPU). В случае если установщик в параметрах предлагает выполнить «чистую установку» (например, NVIDIA), выполните именно её. На всякий случай перезагрузите компьютер.

После выполнения указанных действий файлы opencl.dll должны автоматически оказаться в папке C:\Windows\System32, а в Windows x64 — еще и в C:\Windows\SysWOW64, а ошибки «Не удается продолжить выполнение кода, поскольку система не обнаружила opencl.dll», «Системная ошибка amdrsserv.exe» (напрямую связанная с драйверами AMD, которые при появлении этой ошибки следует переустановить вручную) и подобные не должны вас больше побеспокоить.

Распространенные сообщения об ошибках в Opencl.dll

Наиболее распространенные ошибки opencl.dll, которые могут возникнуть на компьютере под управлением Windows, перечислены ниже:

  • «Opencl.dll не найден.»
  • «Файл opencl.dll отсутствует.»
  • «Opencl.dll нарушение прав доступа.»
  • «Файл opencl.dll не удалось зарегистрировать.»
  • «Файл C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\rdvgwddmdx11.inf_x86_0ca28df71678acdd\\opencl.dll не найден.»
  • «Не удалось запустить Windows. Отсутствует необходимый компонент: opencl.dll. Пожалуйста, установите Windows заново.»
  • «Не удалось запустить данное приложение, так как не найден файл opencl.dll. Повторная установка приложения может решить эту проблему.»

Такие сообщения об ошибках DLL могут появляться в процессе установки программы, когда запущена программа, связанная с opencl.dll (например, Windows), при запуске или завершении работы Windows, или даже при установке операционной системы Windows

Отслеживание момента появления ошибки opencl.dll является важной информацией при устранении проблемы

clMapHostPipeIntelFPGA Function

This function returns a void * in the host address space. The pipe can write data to this address space if it was created with the CL_MEM_HOST_WRITE_ONLY flag. The pipe can read data from this address space if it was created with the CL_MEM_HOST_READ_ONLY flag.

The mapped_size argument specifies the maximum number of bytes that the host can access, as determined by the runtime in the memory. The value specified by mapped_size argument is less than or equal to the value of the requested_size argument that the caller specifies.

After writing to or reading from the returned void *, the host must execute one or more clUnmapHostPipeIntelFPGA function calls to signal to the runtime that data is ready for transfer to the device (on a write) and that the runtime can reclaim the memory for reuse (on a read or write). If the clMapHostPipeIntelFPGA function is called before the clUnmapHostPipeIntelFPGA function unmaps all memory mapped by a previous clMapHostPipeIntelFPGA function call, the buffer returned by the second clMapHostPipeIntelFPGA call does not overlap with that returned by the first call.

Syntax

void * clMapHostPipeIntelFPGA (cl_mem pipe,
                               cl_map_flags map_flags,
                               size_t requested_size,
                               size_t * mapped_size,
                               cl_int * errcode_ret);

Return Values

The clMapHostPipeIntelFPGA function returns a valid non-NULL address and CL_SUCCESS is returned in errcode_ref if the host pipe is mapped successfully. Otherwise, it returns NULL and errcode_ret is set with one of the following values:


С этим читают