Caffe是一个深度学习库，也支持OpenCL。它允许一个人直接访问GPU数据指针，如果使用CUDA编译，则按如下方式将int传递给CUDA内核：
caffe::Blob<T>* topLayer ...
resizeKernel<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(top.at(0)->mutable_gpu_data())
template <typename T>
__global__ void resizeKernel(T* mutableGpuData){
}
现在，如果使用OpenCL编译Caffe，我们可以使用相同的API来访问GPU数据指针。所以我想问一下，如何将其转换为cl :: Buffer而不会产生任何内存成本？