opencl入门介绍(opencli)

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根据《OpenCL Overview》与《OpenCL Technical Overview》整理编写，由于第一次接触OpenCL，定会有部分的专业词汇翻译不当，敬请指正。

　　OpenCL让程序员写单一的可移植程序，在一个异构平台上使用所有的资源。

　　1. 定义平台； 2. 在平台上执行代码； 3. 在内存中移动数据； 4. 编写(和编译)程序。

　　一个主机(Host) &#; 一个或更多的计算设备

　　　　- 每个计算设备由一个或多个计算单元组成

　　　　　　- 每个计算单元进一步分成一个或多个处理元件

　　OpenCL应用程序运行在一个主机(host)上，主机提交工作到计算设备。

　　　　-工作项(Work item)：OpenCL上的基本工作单元

　　　　-Kernel：工作项目的代码，基本上是个C函数

　　　　-程序(Program)：收集kernel和其它函数(类&#;于动态库)

　　　　-上下文(Context)：工作项目执行的环境，包括设备和它们的内存与命令队列

　　应用程序队列kernel执行例子

　　　　- 顺序排队，队列到设备

　　　　- 顺序或乱序执行

　　私有内存(Private Memory)

　　　　- 每个工作项

　　局部内存(Local Memory)

　　　　- 工作组内共享

　　全局/常量内存(Global/Constant Memory)

　　　　- 对所有工作组可见

　　主机内存(Host Memory)

　　　　- 在CPU上

　　内存管理是显式的，你必须搬移数据从host -> global -> local ... ，然后返回。

　　ISO C的一个子集

　　　　- 但是除了一些C的特性，比如标准C头文件，函数指针，递归，变长数组，和位域

　　ISO C的一个超集

　　　　- 工作项和工作组

　　　　- 向量类型

　　　　- 同步

　　　　- 地址空间限定符(Address space qualifiers)

　　包括一大组的内建函数

　　　　- 图像处理

　　　　- 工作项的处理

　　　　- 专门的数学函数，等等

　　标量数据类型

　　　　- char , uchar, short, ushort, int, uint, long, ulong, float

　　　　- bool, intptr_t, ptrdiff_t, size_t, uintptr_t, void, half (storage)

　　图像类型

　　　　- image2d_t, image3d_t, sampler_t

　　向量数据类型

　　　　- Vector lengths 2, 4, 8, & (char2, ushort4, int8, float, double2, …)　　　　- Endian safe　　　　- 向量长度对齐　　　　- 向量操作　　　　- 内建函数

　　程序对象封装

　　　　- 上下文

　　　　- 程序源代码/二进制文件

　　　　- 目标设备和构建选项的列表

　　建立过程... 创建一个程序对象

　　　　- clCreateProgramWithSource()　　　　- clCreateProgramWithBinary()

　　事件可用于同步队列之间的kernel执行

　　例子：两个队列，两个设备

　　使用系统中的所有计算资源

　　　　- GPU，CPU，和其它处理器作为对等体一起编程

　　　　- 同时支持数据/任务并行计算模型

　　基于C的高效并行编程模型

　　　　- 抽象底层硬件细节

　　抽象是低层次、高性能的，但是设备可移植的

　　　　- 容易上手，但主要正对开发专家

　　　　- 生态系统基础，没有中间件或“便携”函数

　　在嵌入式，桌面和服务器系统范围内都可实现

　　　　- HPC(高性能计算)，桌面，一个规范内的手持式型材(handheld profiles)

　　推动未来的硬件需求

　　　　- 浮点精度需求

　　　　- 同时适用消费和高性能计算应用

　　语言规范

　　　　- 基于C的交叉平台编程接口

　　　　- ISO C子集语言扩展，对开发者熟悉

　　　　- 良好定义的数&#;精度，IEEE 规定最大错误的四舍五入行为

　　　　- 在线或离线编辑和构建的计算内核可执行文件

　　　　- 包含一个丰富的内建函数集合

　　平台层API

　　　　- 多种计算资源之上的硬件抽象层

　　　　- 查询、选择和初始化计算设备

　　　　- 创建计算环境和工作队列

　　运行时API

　　　　-执行计算内核

　　　　-管理调度、计算和内存资源

　　> 内存模型

　　> 执行模型

　　> 编程模型

　　OpenCL编程

　　　　- 内核

　　　　　　- 执行代码的基本单元 --- 类&#;C函数

　　　　　　- 数据并行或任务并行

　　　　- 主机编程

　　　　　　- 计算内核和内部函数收集

　　　　　　- 类&#;于一个动态库

　　内核执行

　　　　- 主机程序通过一个叫做NDRange的索引空间调用内核

　　　　　　- NDRange =“N维范围”

　　　　　　- NDRange, 可以是1, 2, 或3维空间

　　　　- 一个内核实例在索引空间中的一个点称为一个工作项

　　　　　　- 工作项有来自索引空间的唯一的全局ID

　　　　- 工作项进一步组织成工作组

　　　　　　- 工作组具有一个唯一的工作组ID

　　　　　　- 工作项有在一个工作组中唯一的本地ID

　　工作项的总数：Gx X Gy

　　每个工作组的大小：Sx X Sy

　　全局ID可以从工作组ID和本地ID计算得到

　　> 上下文(Contexts)用于控制和管理“世界”的状态

　　> 内核(Kernels)在由主机定义和操作的上下文中执行

　　　　- 设备

　　　　- 内核，OpenCL函数

　　　　- 编程对象，内核源代码及其可执行

　　　　- 内存对象

　　> 命令队列，协调内核的执行

　　　　- 内核执行命令

　　　　- 内存命令，传输或映射内存对象数据

　　　　- 同步命令，控制命令的顺序

　　> 应用队列计算内核执行实例

　　　　- 顺序排队

　　　　- 顺序或乱序执行

　　　　- 事件被用于实现执行实例的适当同步

　　> 共享内存模型

　　　　- 宽松的一致性

　　> 多个不同的地址空间

　　　　- 地址空间可以根据设备的内存子系统进行折叠

　　> 地址空间

　　　　- 私有，专用于一个工作项

　　　　- 本地，用于局部工作组

　　　　- 全局，所有工作组中的所有工作项都可访问

　　　　- 常量，只读全局空间

　　> 实现这种映射层次

　　　　- 对于可用物理内存

　　·“OpenCL使用宽松的一致性内存模型；例如，对一个工作项可见的内存状态，对于整个工作项的集合并不一直保证一致性。”

　　· 工作项内部，内存具有加载/存储一致性

　　·同一屏障内的一个工作组，局部内存对所有工作项具有一致性

　　·全局内存在同一屏障内的一个工作组内具有一致性，但对于不同的工作组并不能保证一致性

　　·命令之间共享的内存一致性，通过同步被强制执行

　　· 定义N维计算域

　　　　- 在一个N维域中的每个独立执行单元，被称为工作项

　　　　- N维域定义的并行执行的工作项总数 = 全局工作大小

　　· 工作组可以被组织在一起 --- 工作组

　　　　- 组中的工作项可以相互通信

　　　　- 可以在组内工作项之间同步执行，以协调内存访问

　　· 并行执行多个工作组

　　　　- 映射全局工作大小(global work size)到工作组，可以是显式的或隐式的

　　· 数据并行执行模型必须被所有OpenCL计算设备实现

　　· 一些计算设备，例如CPU也可以执行任务并行计算内核

　　　　- 像单个工作项那样执行

　　　　- 在OpenCL中编写的计算内核

　　　　- 本地C/C&#;&#;函数

　　· 主机编程

　　　　平台层

　　　　- 查询计算设备

　　　　- 创建上下文(Contexts)

　　　　运行时

　　　　- 创建上下文相关的内存对象

　　　　- 编译和创建内核编程对象

　　　　- 发出命令到命令队列

　　　　- 命令同步

　　　　- 清除OpenCL资源

　　· 内核

　　　　语言

　　　　- 带一些限制和扩展的C代码

　　· 计算 c = a &#; b

　　　　- a，b和c是长度为N的向量

　　· 基本的OpenCL概念

　　　　- 简单内核代码

　　　　- 基本上下文管理

　　　　- 内存分配

　　　　- 内核调用

　　· 平台层允许应用程序查询平台的特定功能

　　· 查询平台信息(例如，OpenCL配置文件)

　　· 查询设备

　　　　- clGetDeviceIDs()

　　　　　　- 查找系统中存在哪些计算设备

　　　　　　- 设备类型包括CPU，GPU或加速器

　　　　- clGetDeviceInfo()

　　　　　　- 查询发现计算设备的能力，例如：

　　　　　　　　- 计算核心数量

　　　　　　　　- NDRange限制

　　　　　　　　- 最大工作组大小

　　　　　　　　- 不同内存空间的大小(常量、局部变量和全局变量)

　　　　　　　　- 最大的内存对象大小

　　· 创建上下文

　　　　- 上下文被OpenCL运行时用于在一个或多个设备中管理对象和执行内核

　　　　- 上下文同一个或多个设备相关联

　　　　　　- 多个上下文可以被关联到相同的设备

　　　　- clCreateContext()和clCreateContextFromType()返回一个处理句柄来创建上下文

　　· 命令队列存储一组操作集来执行

　　· 命令队列同上下文相关联

　　· 多命令队列可以被创建，用于处理不需要同步的独立命令

　　· 命令队列的执行在同步点被保证完成

　　· 缓冲区对象

　　　　- 对象的一维集合(像C的数组)

　　　　- 有效的元素，包括标量和矢量类型以及用户定义的结构

　　　　- 缓冲对象可以通过内核中的指针被访问到

　　· 图像对象

　　　　- 二维或三维纹理，帧缓冲器或图像

　　　　- 必须通过内建函数编址

　　· 采样对象

　　　　- 描述如何在内核中采样一张图像

　　　　　　- 寻址模式

　　　　　　- 过滤模式

　　· clCreateBuffer(), clCreateImage2D(), 和clCreateImage3D()

　　· 内存对象在一个相关的上下文中创建

　　· 内存可以被创建为只读，只写，或读写

　　· 对象在平台存储空间中的创建位置可以被控制

　　　　- 设备内存

　　　　- 存有从主机指针处拷贝的数据的设备内存

　　　　- 主机内存

　　　　- 与指针相关的主机内存

　　　　　　- 在那个点的内存在同步点保证是有效的

　　· 图像对象也用通道&#;式创建

　　　　- 通道顺序(例如，RGB，RGBA，等)

　　　　- 通道类型(例如，UNORM INT8，FLOAT，等)

　　· 对象数据可以被拷贝到内存，从主机内存，或到其它对象

　　· 内存命令在命令缓冲区中排队，当命令被执行时处理

　　　　- clEnqueueReadBuffer(), clEnqueueReadImage()

　　　　- clEnqueueWriteBuffer(), clEnqueueWriteImage()

　　　　- clEnqueueCopyBuffer(), clEnqueueCopyImage()

　　· 数据可以在图像和缓冲区对象之间拷贝

　　　　- clEnqueueCopyImageToBuffer()

　　　　- clEnqueueCopyBufferToImage()

　　· 对象数据的区域可以被访问，通过映射进主机地址空间

　　　　- clEnqueueMapBuffer(), clEnqueueMapImage()

　　　　- clEnqueueUnmapMemObject()

　　· 程序对象封装

　　　　- 一个相关的上下文

　　　　- 程序源代码或二进制文件

　　　　- 最新成功的程序构建，目标设备列表，构建选项

　　　　- 附加的内核对象的数量

　　· 构建过程

　　　　1. 创建程序对象

　　　　　　- clCreateProgramWithSource()

　　　　　　- clCreateProgramWithBinary()

　　　　2. 构建程序可执行

　　　　　　- 从源代码或二进制文件编译和连接，对于所有设备或相关上下文中的特定设备

　　　　　　- clBuildProgram()

　　　　　　- 构建选项

　　　　　　　　- 预处理器

　　　　　　　　- 数学内部函数(浮点性能)

　　　　　　　　- 优化

　　· 内核对象封装

　　　　- 程序中声明的特定内核函数

　　　　- 用于内核执行的参数&#;

　　· 创建内核对象

　　　　- clCreateKernel()，在程序中为单个函数创建内核对象

　　　　- clCreateKernelsInProgram()，在程序中为所有内核创建一个对象

　　· 设置参数

　　　　- clSetKernelArg(<kernel>, <argument index>)

　　　　- 每个参数的数据必须在内核函数中进行设置

　　　　- 参数&#;被拷贝和存储在内核对象中

　　· 内核与程序对象比较

　　　　- 内核与程序执行相关

　　　　- 程序与程序源码相关

　　· 一个执行内核的命令，必须排队到命令队列

　　· clEnqueueNDRangeKernel()

　　　　- 数据并行执行模型

　　　　- 描述内核执行的索引空间

　　　　- 需要NDRandge()维度和工作组大小的信息

　　· clEnqueueTask()

　　　　- 任务并行执行模型(多队列任务)

　　　　- 内核在单工作项上执行

　　· clEnqueueNativeKernel()

　　　　- 任务并行执行模型

　　　　- 执行一个未编译的本地C/C&#;&#;函数，使用OpenCL编译器

　　　　- 此模式不使用内核对象，因此参数必须被传递

　　· 命令队列执行

　　　　- 执行模型信号时，命令已完成或数据已准备就绪

　　　　- 命令队列可以明确地刷新到设备

　　　　- 命令队列顺序或乱序执行

　　　　　　- 顺序，命令在顺序队列中完成，并且正确的内存是一致的

　　　　　　- 乱序，不保证当命令执行时或内存是一致性的，没有同步的话

　　· 同步

　　　　- 当对主机的命令完成时的信号，或其它在队列中的命令

　　　　- 阻塞调用

　　　　　　- 命令未返回直到完成

　　　　　　- clEnqueueReadBuffer()可以被调用作为阻塞，将会阻塞直到完成

　　　　- 事件对象

　　　　　　- 跟踪一个命令的执行状态

　　　　　　- 一些命令可以阻塞指导事件对象发送一个先前命令完成的信号

　　　　　　　　- clEnqueueNDRangeKernel()将一个事件对象作为参数，并等待直到一个先前命令(例如，clEnqueueWriteBuffer)完成

　　　　　　　　- 配置文件

　　　　- 队列屏障，队列命令可以阻塞命令的执行

　　· 由ISO C派生

　　　　- 一些限制：递归，函数指针，C标准头文件中的函数

　　　　- 由C定义的预处理指令被支持

　　· 内建数据类型

　　　　- 标量和常量数据类型，指针

　　　　- 数据类型转换函数：convert_type<_sat><_roundingmode>

　　　　- 图像类型：image2d_t, image3d_t和sampler_t

　　· 内建函数 --- 必须的

　　　　- 工作项函数，math.h，读写图像

　　　　- 关联式，几何函数，同步函数

　　· 内建函数 --- 可选的

　　　　- 双精度，原子到全局和局部内存

　　　　- 舍入模式的选择，写到image3d_t上

　　· 函数限定符

　　　　- “__kernel”限定符声明一个函数作为内核

　　　　- 内核可以调用其它内核函数

　　· 地址空间限定符

　　　　- __global, __local, __constant, __private

　　　　- 指针内核参数必须用地址空间限定符修饰来声明

　　· 工作项函数

　　　　- 查询工作项的标识符

　　　　- get_work_dim()

　　　　- get_global_id(), get_local_id(), get_group_id()

　　· 图像函数

　　　　- 图像必须通过内建函数来访问

　　　　- 读写执行通过从主机采样对象或在源代码中定义

　　· 同步函数

　　　　- 屏蔽，组内的所有工作项必须在任何工作项可继续之前执行屏蔽函数

　　　　- 内存栅栏，提供对存储器操作的顺序

　　· 不支持 函数指针

　　· 在同一个内核中，允许使用指向指针的指针，但不能作为一个参数

　　· 不支持 位域

　　· 不支持 可变长数组和结构体

　　· 不支持 递归

　　· 不支持 写入的类型小于位的指针

　　· 不支持 double类型，但保留

　　· 不支持 3D影像写操作

　　· 有些限制是通过扩展解决

　　· 扩展是可选功能，通过OpenCL接触

　　· OpenCL的工作组已经批准了由OpenCL的规&#;支持多种扩展功能：

　　　　· 双精度浮点类型

　　　　· 内建函数来支持doubles

　　　　· 原子函数

　　　　· 三维图像写入

　　　　· 字节寻址存储（写指针类型<位）

　　　　· 内建函数支持半类型

　　· 一个IP架构下两个标准

　　　　- 使得非常密切的协作设计

　　· 高效的跨API通信

　　　　- 同时仍然允许这两个API来处理其设计工作负载的类型

　　· OpenCL可高效地同OpenGL共享资源

　　　　- 纹理，缓冲区对象，渲染缓冲

　　　　- 数据是共享的，但不可复制

　　　　- OpenCL的对象是从OpenGL的对象创建

　　　　　　- clCreateFromGLBuffer(), clCreateFromGLTexture2D(), clCreateFromGLRenderbuffer()

　　· 应用程序可选择计算设备来运行OpenCL和OpenGL

　　　　- 高效地排队OpenCL和OpenGL命令到硬件

　　　　- 灵活的调度和同步

　　· 举例

　　　　- 顶点(Vertex)和图像数据由OpenCL的生成，然后用OpenGL渲染

　　　　- 图像由OpenGL渲染后，由OpenCL内核后处理

　　· 跨供应商标准的便携式异构编程

　　　　- 开放、免费的版权标准，来自主要供应商的临界质量支持

　　· 创造显著的商业机会

　　　　- 移除作为市场障碍的碎片化，以增加并行计算的增长

　　· 在Khronos的API生态系统中的核心角色

　　　　- 在Khronos，多个相关的API正被在一个IP框架下合作开发

　　· 快速部署

　　　　- 公开规则在六个月内产生，在年实现

　　· 更多说明书和幻灯片在www.khronos.org/opencl/

　　　　- 如果这里讲的与你公司相关，请加入Khronos并且动手！

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