OpenCL
OpenCL（全稱Open Computing Language，開放運算語言）是第一個面向異構系統通用目的并行編程的開放式、免費標準，也是一個統一的編程環境，便于軟件開發人員為高性能計算服務器、桌面計算系統、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用于多核心處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、Cell類型架構以及數字信號處理器(DSP)等其他并行處理器，在游戲、娛樂、科研、醫療等各種領域都有廣闊的發展前景。
^Khronos Launches Heterogeneous Computing Initiative, 新聞稿. Khronos Group. 2008-06-16 [2008-06-18]. ^OpenCL gets touted in Texas. MacWorld. 2008-11-20[2009-06-12]. ^The Khronos Group Releases OpenCL 1.0 Specification, 新聞稿. Khronos Group. 2008-12-08[2009-06-12]. ^Khronos Drives Momentum of Parallel Computing Standard with Release of OpenCL 1.1 Specification, 新聞稿. Khronos Group. 2010-06-14[2010-10-13]. ^OpenCL. SIGGRAPH2008. 2008-08-14[2008-08-14]. ^Fitting FFT onto G80 Architecture (PDF). Vasily Volkov and Brian Kazian, UC Berkeley CS258 project report. May 2008[2008-11-14]. ^.OpenCL on FFT. Apple. 16 Nov 2009[2009-12-07].
目錄
1基本信息
2歷史發展
3支持現狀
4組織成員
5使用介紹
6框架組成
1基本信息編輯
OpenCL是一個為異構平臺編寫程序的框架，此異構平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設備上運行的函數）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。OpenCL提供了基于任務分割和數據分割的并行計算機制。 OpenCL類似于另外兩個開放的工業標準OpenGL和OpenAL，這兩個標準分別用于三維圖形和計算機音頻方面。OpenCL擴展了GPU用于圖形生成之外的能力。OpenCL由非盈利性技術組織Khronos Group掌管。2歷史發展編輯
OpenCL最初蘋果公司開發，擁有其商標權，并在與AMD，IBM，英特爾和nVIDIA技術團隊的合作之下初步完善。隨后，蘋果將這一草案提交至Khronos Group。 2008年6月的WWDC大會上，蘋果提出了OpenCL規范，旨在提供一個通用的開放API，在此基礎上開發GPU通用計算軟件。隨后，Khronos Group宣布成立GPU通用計算開放行業標準工作組，以蘋果的提案為基礎創立OpenCL行業規范。5個月后的2008年11月18日，該工作組完成了OpenCL 1.0規范的技術細節。2010年6月14日，OpenCL 1.1 發布。2011年11月15日，OpenCL 1.2 發布。2013年11月19日，OpenCL 2.0發布。3支持現狀編輯
2009年6月NVIDIA首家發布了支持OpenCL 1.0通用計算規范的驅動程序，支持Windows和Linux操作系統。 2009年8月初AMD首次發布了可支持IA處理器(x86和amd64/x64)的OpenCL SDK——ATI Stream SDK v2.0Beta，立即交由業界標準組織KHRONOS進行審核。目前，該SDK更名為AMD APP SDK。 2012年2月，intel發布了The Intel® SDK for OpenCL* Applications 2012，支持OpenCL 1.1基于帶HD4000/2500的顯示核心的第三代酷睿CPU（i3,i5,i7).和GPU。 2013年6月，intel發布了第四代酷睿CPU haswell 其內置的HD4600/4400/4200 Iris（銳矩）5000/5100/pro 5200（自帶eDRAM緩存）支持OpenCL 1.2（未來可能升級到OpenCL 2.0） NVIDIA顯卡方面 Geforce 8000\9000\100\200\300\400\500\600\700\800（即將發布）均支持OpenCL 1.0-1.2 AMD顯卡方面 Radeon HD 4000\5000\6000\7000\Rx 200 均支持OpenCL 1.0-1.2，除Radeon HD4000系列外，其余均會支持OpenCL 2.0 移動平臺方面目前高通adreno320/330提供了Android上的OpenCL1.1支持，NVIDIA的Tegra K1也提供了OpenCL 支持。4組織成員編輯
OpenCL工作組的成員包括：3Dlabs、AMD、蘋果、ARM、Codeplay、愛立信、飛思卡爾、華為、HSA基金會、GraphicRemedy、IBM、Imagination Technologies、Intel、諾基亞、NVIDIA、摩托羅拉、QNX、高通，三星、Seaweed、德州儀器、布里斯托爾大學、瑞典Ume大學。[1] 像Intel、NVIDIA和AMD都是這個標準的支持者，不過微軟并不在其列。5使用介紹編輯
目前，NVIDIA顯卡對OpenCL技術支持得比較到位，所以這里僅用NVIDIA的Geforce（精視）系列顯卡作解釋。 中國用戶可以登錄英偉達中文官方網站上下載到最新的驅動程序，只要您下載的驅動是195.62版本或更高，就可以在Geforce（精視）8系列或更高級的顯卡中開啟OpenCL，在安裝好新版本的顯卡驅動程序并重新啟動后，OpenCL就自動開啟了。當有需要使用CPU來完成的工作如轉換視頻時，GPU就會幫助CPU進行運算，以提高轉換速度。但是在3D游戲中應該是不會調用OpenCL的，因為顯卡有自己的硬件加速功能以及物理引擎，所以Geforce（精視）8系列及以上的顯卡就不需要CPU輔助進行渲染了。這時候，您就可以一邊玩游戲，一邊進行消耗CPU的工作了。 當然同樣，在NVIDIA的Quadro系列專業顯卡中，同樣能夠使用OpenCL技術。只要您的顯卡能夠達到CUDA的要求，就能夠正常使用OpenCL，以獲得優異的CPU運算效率。、 在AMD-ATI的Stream技術中（現已經改名為AMD APP并行加速技術），已經為日常使用、辦公、游戲等提供物理加速。基于OpenCL標準開發，其中，ATI Radeon HD 4000-5000、AMD Radeon HD 6000系列同時支持ATI Stream和AMD APP（由于Stream基于CAL和Brook+語言開發，更適合VLIW5和VLIW4這樣的SIMD架構），AMD Radeon HD7000和Radeon Rx 200系列支持AMD APP，運算效率較老架構提升十分明顯。 OpenCL 1.0 OpenCL 1.0主要由一個并行計算API和一種針對此類計算的編程語言組成，此外還特別定義了： 1、C99編程語言并行擴展子集; 2、適用于各種類型異構處理器的坐標數據和基于任務并行計算API; 3、基于IEEE 754標準的數字條件; 4、與OpenGL、OpenGL ES和其他圖形類API高效互通。 OpenCL 1.1 Khronos Group2010年6月15日宣布，OpenCL通用計算標準的1.1版本已經發放，開發者可以免費下載，并依照新標準開始進行編程。 OpenCL 1.1標準向下兼容1.0版，提供了更多的新功能，并對性能進行了改善。主要新特性包括： - 支持新數據類型，如3維矢量和新增圖像格式。 - 支持處理多Host指令以及跨設備Buffer處理。 - Buffer區域操作，包括對1D、2D、3D三角形區域的讀、寫和拷貝操作。 - 改進驅動和控制指令執行的事件應用。 - 增加OpenCL內建C功能。 - 通過鏈接OpenCL和OpenGL事件，高效共享圖像和Buffer，改進與OpenGL的互操作性。 OpenCL標準由Khronos Group的OpenCL工作組制定，完全開放，任何開發者都可免費使用。OpenCL工作組成員包括（英文首字母排序）：3DLABS、動視暴雪、AMD、蘋果、ARM、Broadcom、CodePlay、EA、愛立信、飛思卡爾、富士通、通用電氣、GraphicRemedy、HI、IBM、Intel、Imagination Technologies、美國Los Alamos國家實驗室、摩托羅拉、Movidia、諾基亞、NVIDIA、Petapath、QNX、高通、RapidMind、三星、Seaweed、S3、意法半導體、Takumi、德州儀器、東芝和Vivante。 OpenCL 2.0 Khronos Group2013年11月19日宣布了OpenCL通用計算標準的2.0版本特性，其中對共享虛擬內存的支持是一大亮點（此前NVIDIA發布了CUDA 6規范也同樣支持共享虛擬內存，但目前僅限Kepler和Maxwell架構的N卡。此外，AMD的GCN架構顯卡同樣支持。AMD的Kaveri APU支持HSA異構計算和hUMA統一物理尋址，較虛擬共享更加先進。）[2] 1、共享虛擬內存 主機和設備內核可以直接共享復雜的、包含指針的數據結構，大大提高編程靈活性，避免冗余的數據轉移。 2、動態并行 設備內核可以在無需主機交互的情況下進行內核排隊，實現靈活的工作調度，避免數據轉移，大大減輕主處理器的負擔。 3、通用內存空間 無需指定地址空間名稱即可為引數(argument)編寫函數，不用再為程序里的每一個地址空間名稱編寫函數。 4、圖像 改進圖像支持，包括sRGB、3D，內核可以讀寫同一圖像。 5、C11原子操作 新的C11原子和同步操作子集，分配在同一工作組內 6、Pipes 以FIFO格式組織數據的內存對象，可以直接讀寫，數據結構可簡單編程、高度優化。 7、安卓可安裝客戶端驅動擴展 安卓系統上可將OpenCL作為共享對象進行載入6框架組成編輯
OpenCL平臺API：平臺API定義了宿主機程序發現OpenCL設備所用的函數以及這些函數的功能，另外還定義了為OpenCL應用創建上下文的函數。 OpenCL運行時API：這個API管理上下文來創建命令隊列以及運行時發生的其他操作。例如，將命令提交到命令隊列的函數就來自OpenCL運行時API。 OpenCL編程語言：這是用來編寫內核代碼的編程語言。它基于ISO C99標準的一個擴展子集，因此通常稱為OpenCL C編程語言。[3] 把上述單獨的部分匯集起來，形成OpenCL的一個全景圖，如下圖所示：OpenCL全景圖
首先是一個定義上下文的宿主機程序。如上圖中中的上下文包含兩個OpenCL設備、一個CPU和一個GPU。接下來定義了命令隊列。這里有兩個隊列，一個是面向GPU的有序命令隊列，另一個是面向CPU的亂序命令隊列。然后宿主機程序定義一個程序對象，這個程序對象編譯后將為兩個OpenCL設備（CPU和GPU）生成內核。接下來宿主機程序定義程序所需的內存對象，并把它們映射到內核的參數。最后，宿主機程序將命令放入命令隊列來執行這些內核。 參考資料-
1．??圖形硬件處理標準 OpenCL ? ．開源社區網 [引用日期2012-08-16] ．
-
2．??Khronos OpenCL Registry? ．Khronos [引用日期2014-03-8] ．
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3．??OpenCL框架組成?．CSDN [引用日期2013-01-8] ．
OpenCL (Open Computing Language，開放計算語言) 是一個為異構平臺編寫程序的框架，此異構平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設備上運行的函數）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。OpenCL提供了基于任務分區和數據分區的并行計算機制。
OpenCL類似于另外兩個開放的工業標準OpenGL和OpenAL，這兩個標準分別用于三維圖形和計算機音頻方面。OpenCL擴充了GPU圖形生成之外的能力。OpenCL由非盈利性技術組織Khronos Group掌管。
目錄
- 1歷史
- 2示例
- 3參考文獻
- 4相關
- 5外部鏈接
歷史
OpenCL最初蘋果公司開發，擁有其商標權，并在與AMD，IBM，英特爾和nVIDIA技術團隊的合作之下初步完善。隨后，蘋果將這一草案提交至Khronos Group。
2008年6月16日，Khronos的通用計算工作小組成立[1]。5個月后的2008年11月18日，該工作組完成了OpenCL 1.0規范的技術細節[2]。該技術規范在由Khronos成員進行審查之后，于2008年12月8日公開發表[3]。2010年6月14日，OpenCL 1.1 發布[4]。
示例
一個快速傅立葉變換的式子:[5]
// create a compute context with GPU devicecontext = clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU, NULL, NULL, NULL);// create a command queuequeue = clCreateCommandQueue(context, NULL, 0, NULL);// allocate the buffer memory objectsmemobjs[0] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(float)*2*num_entries, srcA, NULL);memobjs[1] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(float)*2*num_entries, NULL, NULL);// create the compute programprogram = clCreateProgramWithSource(context, 1, &fft1D_1024_kernel_src, NULL, NULL);// build the compute program executableclBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);// create the compute kernelkernel = clCreateKernel(program, "fft1D_1024", NULL);// set the args valuesclSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&memobjs[0]);clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *)&memobjs[1]);clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL);clSetKernelArg(kernel, 3, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL);// create N-D range object with work-item dimensions and execute kernelglobal_work_size[0] = num_entries;local_work_size[0] = 64;clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, global_work_size, local_work_size, 0, NULL, NULL);真正的運算: (基于 Fitting FFT onto the G80 Architecture)[6]
// This kernel computes FFT of length 1024. The 1024 length FFT is decomposed into// calls to a radix 16 function, another radix 16 function and then a radix 4 function__kernel void fft1D_1024 (__global float2 *in, __global float2 *out,__local float *sMemx, __local float *sMemy) {int tid = get_local_id(0);int blockIdx = get_group_id(0) * 1024 + tid;float2 data[16];// starting index of data to/from global memoryin = in + blockIdx; out = out + blockIdx;globalLoads(data, in, 64); // coalesced global readsfftRadix16Pass(data); // in-place radix-16 passtwiddleFactorMul(data, tid, 1024, 0);// local shuffle using local memorylocalShuffle(data, sMemx, sMemy, tid, (((tid & 15) * 65) + (tid >> 4)));fftRadix16Pass(data); // in-place radix-16 passtwiddleFactorMul(data, tid, 64, 4); // twiddle factor multiplicationlocalShuffle(data, sMemx, sMemy, tid, (((tid >> 4) * 64) + (tid & 15)));// four radix-4 function callsfftRadix4Pass(data); // radix-4 function number 1fftRadix4Pass(data + 4); // radix-4 function number 2fftRadix4Pass(data + 8); // radix-4 function number 3fftRadix4Pass(data + 12); // radix-4 function number 4// coalesced global writesglobalStores(data, out, 64);}Apple的網站上可以發現傅立葉變換的例子[7]
參考文獻
相關
- GPGPU
- CUDA
- DirectCompute
- 比特幣的挖礦
外部鏈接
- 開源GPU社區（簡體中文）
總結
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