この文書では、副腎GPU上でOpenCLのコードを最適化するための詳細な方法を導入することです。ドキュメントのOpenCLで提供される情報の富は、開発者が基本的な構造および副腎を理解するために、最も重要なのは、OpenCLの最適化のスキルを習得します。
OpenCLの最適化は、多くの場合、試すためにたくさん持っているし、挑戦し、試行錯誤が必要です。各ベンダーは、同じタスクのために彼自身のベストプラクティスを持っているので、この文書を読み、および副腎のGPU最適化基準及び方法が存在する可能性があるために深い理解は非常に重要です。多くはマイナーな要因は、パフォーマンスに大きな影響を持つことができますようです。残念ながら、ない実際に手-、（これらの二次的要因で見られるような）これらの問題を解決することは困難です。
時間の制約やその他の理由には、カバーされていないいくつかの方法があります。アドレナリンのGPUパフォーマンスを大幅に向上させ、他の多くの機能を追加することができます拡張の多数をサポートしています。例えば、最近副腎のGPUをサポートいくつかの独自の画像フォーマット、この画像フォーマット、次いで直接的かつ効果的な治療に圧縮画像から単一のプロセッサ上で原画像および音声を取得することを意味します。これらの操作はまた、帯域幅の使用率を向上させることができ、いくつかの人工的に保存することができます。
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