http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012

1 異構(gòu)計(jì)算、GPGPU與OpenCL

? OpenCL是當(dāng)前一個(gè)通用的由很多公司和組織共同發(fā)起的多CPU\GPU\其他芯片 異構(gòu)計(jì)算（heterogeneous）的標(biāo)準(zhǔn)，它是跨平臺(tái)的。旨在充分利用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力以及與CPU的協(xié)同工作，更高效的利用硬件高效的完成大規(guī)模的（尤其是并行度高的）計(jì)算。在過去利用GPU對(duì)圖像渲染進(jìn)行加速的技術(shù)非常成熟，但是我們知道GPU的芯片結(jié)構(gòu)擅長(zhǎng)大規(guī)模的并行計(jì)算（PC級(jí)的GPU可能就是CPU的上萬倍），CPU則擅長(zhǎng)邏輯控制，因此不只局限與圖像渲染，人們希望將這種計(jì)算能力擴(kuò)展到更多領(lǐng)域，所以這也被稱為GPGPU（即通用處計(jì)算處理的GPU）。

??? 簡(jiǎn)單的說，我們的CPU并不適合計(jì)算，它是多指令單數(shù)據(jù)流（MISD）的體系結(jié)構(gòu)，更加擅長(zhǎng)的是做邏輯控制，而數(shù)據(jù)處理基本是單流水線的，所以我們的代碼for(i=0;...;i++)這種在CPU上要重復(fù)迭代的跑很多遍，但是你的顯卡GPU則不是這樣，GPU是典型的單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）的體系結(jié)構(gòu)，它不擅長(zhǎng)邏輯控制，但是確實(shí)天生的向量計(jì)算機(jī)器，對(duì)于for(i=0;...;i++)這樣的代碼有時(shí)只需要跑一遍，所以圖形世界中那么多的頂點(diǎn)、片段才能快速的并行在顯卡中渲染處理

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GPU的晶體管可以到幾十億個(gè)，而CPU通常只有幾個(gè)億，

如上圖是NVidia Femi100的結(jié)構(gòu)，它有著大量的并行計(jì)算單元。

所以人們就想如何將更多的計(jì)算代碼搬到GPU上，讓他不知做rendering，而CPU只負(fù)責(zé)邏輯控制，這種一個(gè)CPU（控制單元）+幾個(gè)GPU（有時(shí)可能再加幾個(gè)CPU）（計(jì)算單元）的架構(gòu)就是所謂的異構(gòu)編程（heterogeneous），在這里面的GPU就是GPGPU。異構(gòu)編程的前景和效率是非常振奮人心的，在很多領(lǐng)域，尤其是高并行度的計(jì)算中，效率提升的數(shù)量級(jí)不是幾倍，而是百倍千倍。

?? 其實(shí)NVIDIA在很早就退出了利用其顯卡的GPGPU計(jì)算 CUDA架構(gòu)，當(dāng)時(shí)的影響是很大的，將很多計(jì)算工作（科學(xué)計(jì)算、圖像渲染、游戲）的問題提高了幾個(gè)數(shù)量級(jí)的效率，記得那時(shí)NVIDIA來浙大介紹CUDA，演示了實(shí)時(shí)的ray tracing、大量剛體的互相碰撞等例子，還是激動(dòng)了一下的，CUDA現(xiàn)在好像已經(jīng)發(fā)展到了5.0，而且是NVDIA主力推的通用計(jì)算架構(gòu)，但是CUDA最大的局限就是它只能使用N家自己的顯卡，對(duì)于廣大的A卡用戶鞭長(zhǎng)莫及。OpenCL則在之后應(yīng)運(yùn)而生，它由極大主流芯片商、操作系統(tǒng)、軟件開發(fā)者、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、中間件提供者等公司聯(lián)合發(fā)起，它最初由Apple提出發(fā)起標(biāo)準(zhǔn)，隨后Khronos Group成立工作組，協(xié)調(diào)這些公司共同維護(hù)這套通用的計(jì)算語言。Khronos Group聽起來比較熟悉吧，圖像繪制領(lǐng)域著名的軟硬件接口API規(guī)范著名的OpenGL也是這個(gè)組織維護(hù)的，其實(shí)他們還維護(hù)了很多多媒體領(lǐng)域的規(guī)范，可能也是類似于Open***起名的（所以剛聽到OpenCL的時(shí)候就在想它與OpenGl有啥關(guān)系），OpenCl沒有一個(gè)特定的SDK，Khronos Group只是指定標(biāo)準(zhǔn)（你可以理解為他們定義頭文件），而具體的implementation則是由不同參與公司來做，這樣你會(huì)發(fā)現(xiàn)NVDIA將OpenCL做了實(shí)現(xiàn)后即成到它的CUDA SDK中，而AMD則將其實(shí)現(xiàn)后放在所謂是AMD APP （Accelerated Paral Processing）SDK中,而Intel也做了實(shí)現(xiàn)，所以目前的主流CPU和GPU都支持OpenCL架構(gòu)，雖然不同公司做了不同的SDK，但是他們都遵照同樣的OpenCL規(guī)范，也就是說原則上如果你用標(biāo)準(zhǔn)OpenCl頭中定義的那些接口的話,使用NVIDIA的SDK編的程序可以跑在A家的顯卡上的。但是不同的SDK會(huì)有針對(duì)他們芯片的特定擴(kuò)展，這點(diǎn)類似于標(biāo)磚OpenGL庫和GL庫擴(kuò)展的關(guān)系。

? OpenGL的出現(xiàn)使得AMD在GPGPU領(lǐng)域終于迎頭趕上的NVIDIA，但是NVIDIA雖為OpenCL的一員，但是他們似乎更加看重自己的獨(dú)門武器CUDA，所以N家對(duì)OpenCL實(shí)現(xiàn)的擴(kuò)展也要比AMD少，AMD由于同時(shí)做CPU和GPU，還有他們的APU，似乎對(duì)OpenCL更來勁一些。

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2.關(guān)于在GPU上寫代碼的那些事兒

? OpenCL也是通過在GPU上寫代碼來加速，只不過他把CPU、GPU、其他什么芯片給統(tǒng)一封裝了起來，更高了一層，對(duì)開發(fā)者也更友好。說到這里突然很想贅述一些在GPU上寫代碼的那些歷史。。

? 其實(shí)最開始顯卡是不存在的，最早的圖形處理是放在CPU上，后來發(fā)現(xiàn)可以再主板上放一個(gè)單獨(dú)的芯片來加速圖形繪制，那時(shí)還叫圖像處理單元，直到NVIDIA把這東西做強(qiáng)做大，并且第一給它改了個(gè)NB的稱呼，叫做GPU，也叫圖像處理器，后來GPU就以比CPU高幾倍的速度增長(zhǎng)性能。

? ?開始的時(shí)候GPU不能編程，也叫固定管線的，就是把數(shù)據(jù)按照固定的通路走完

? ?和CPU同樣作為計(jì)算處理器，順理成章就出來了可編程的GPU，但是那時(shí)候想在GPU上編程可不是容易的事，你只能使用GPU匯編來寫GPU程序，GPU匯編？聽起來就是很高級(jí)的玩意兒，所以那時(shí)使用GPU繪制很多特殊效果的技能只掌握在少數(shù)圖形工程師身上，這種方式叫可編程管線。

? ? 很快這種桎桍被打破，GPU上的高級(jí)編程語言誕生，在當(dāng)時(shí)更先進(jìn)的一些顯卡上（記憶中應(yīng)該是3代顯卡開始吧），像C一樣的高級(jí)語言可以使程序員更加容易的往GPU寫代碼，這些語言代表有nvidia和微軟一起創(chuàng)作的CG，微軟的HLSL，openGl的GLSL等等，現(xiàn)在它們也通常被稱為高級(jí)著色語言（Shading Language），這些shader目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于我們的各種游戲中。

? ?在使用shading language的過程中，一些科研人員發(fā)現(xiàn)很多非圖形計(jì)算的問題（如數(shù)學(xué)、物理領(lǐng)域的并行計(jì)算）可以偽裝成圖形問題利用Shading Language實(shí)現(xiàn)在GPU上計(jì)算，而這結(jié)果是在CPU上跑速度的N倍，人們又有了新的想法，想著利用GPU這種性能去解決所有大量并行計(jì)算的問題（不只圖形領(lǐng)域），這也叫做通用處理的GPU（GPGPU），很多人嘗試這樣做了，一段時(shí)間很多論文在寫怎樣怎樣利用GPU算了哪個(gè)東東。。。但是這種工作都是偽裝成圖形處理的形式做的，還沒有一種天然的語言來讓我們?cè)贕PU上做通用計(jì)算。這時(shí)又是NVIDIA帶來了革新，09年前后推出的GUDA架構(gòu)，可以讓開發(fā)者在他們的顯卡上用高級(jí)語言編寫通用計(jì)算程序，一時(shí)CUDA熱了起來，直到現(xiàn)在N卡都印著大大的CUDA logo，不過它的局限就是硬件的限制。

? OpenCL則突破了硬件的壁壘，試圖在所有支持的硬件上搭建起通用計(jì)算的協(xié)同平臺(tái)，不管你是cpu還是gpu通通一視同仁，都能進(jìn)行計(jì)算，可以說OpenCL的意義在于模糊了主板上那兩種重要處理器的界限，并使在GPU上跑代碼變得更容易。

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??3 OpenCL架構(gòu)

? 3.1 硬件層：

? 上面說的都是關(guān)于通用計(jì)算以及OpenCL是什么，下面就提綱挈領(lǐng)的把OpenCL的架構(gòu)總結(jié)一下：

? 以下是OpenCL硬件層的抽象

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?它是一個(gè)Host（控制處理單元，通常由一個(gè)CPU擔(dān)任）和一堆Computer Device（計(jì)算處理單元，通常由一些GPU、CPU其他支持的芯片擔(dān)任），其中Compute Device切分成很多Processing Element（這是獨(dú)立參與單數(shù)據(jù)計(jì)算的最小單元，這個(gè)不同硬件實(shí)現(xiàn)都不一樣，如GPU可能就是其中一個(gè)Processor，而CPU可能是一個(gè)Core，我猜的。。因?yàn)檫@個(gè)實(shí)現(xiàn)對(duì)開發(fā)者是隱藏的），其中很多個(gè)Processing Element可以組成組為一個(gè)Computer Unit，一個(gè)Unit內(nèi)的element之間可以方便的共享memory，也只有一個(gè)Unit內(nèi)的element可以實(shí)現(xiàn)同步等操作。

3.2 內(nèi)存架構(gòu)

其中Host有自己的內(nèi)存，而在compute Device上則比較復(fù)雜，首先有個(gè)常量?jī)?nèi)存，是所有人能用的，通常也是訪問最快的但是最稀少的，然后每個(gè)element有自己的memory，這是private的，一個(gè)組內(nèi)的element有他們共用的一個(gè)local memery。仔細(xì)分析，這是一個(gè)高效優(yōu)雅的內(nèi)存組織方式。數(shù)據(jù)可以沿著Host-》gloabal-》local-》private的通道流動(dòng)（這其中可能跨越了很多個(gè)硬件）。

3.3軟件層面的組成

?這些在SDK中都有對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類型

?setup相關(guān)：

? Device：對(duì)應(yīng)一個(gè)硬件（標(biāo)準(zhǔn)中特別說明多core的CPU是一個(gè)整個(gè)Device）

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? Context：環(huán)境上下文，一個(gè)Context包含幾個(gè)device（單個(gè)Cpu或GPU），一個(gè)Context就是這些device的一個(gè)聯(lián)系紐帶，只有在一個(gè)Context上的那些Device才能彼此交流工作，你的機(jī)器上可以同時(shí)存在很多Context。你可以用一個(gè)CPu創(chuàng)建context，也可以用一個(gè)CPU和一個(gè)GPU創(chuàng)建一個(gè)。

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Command queue：這是個(gè)給每個(gè)Device提交的指令序列

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內(nèi)存相關(guān)：

Buffers：這個(gè)好理解，一塊內(nèi)存

Images：畢竟并行計(jì)算大多數(shù)的應(yīng)用前景在圖形圖像上，所以原生帶有幾個(gè)類型，表示各種維度的圖像。

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gpu代碼執(zhí)行相關(guān)：

?Program：這是所有代碼的集合，可能包含Kernel是和其他庫，OpenCl是一個(gè)動(dòng)態(tài)編譯的語言，代碼編譯后生成一個(gè)中間文件（可實(shí)現(xiàn)為虛擬機(jī)代碼或者匯編代碼，看不同實(shí)現(xiàn)），在使用時(shí)連接進(jìn)入程序讀入處理器。

?Kernel：這是在element跑的核函數(shù)及其參數(shù)組和，如果把計(jì)算設(shè)備看做好多人同時(shí)為你做一個(gè)事情，那么Kernel就是他們每個(gè)人做的那個(gè)事情，這個(gè)事情每個(gè)人都是同樣的做，但是參數(shù)可能是不同的，這就是所謂的單指令多數(shù)據(jù)體系。

?WorkI tem：這就是代表硬件上的一個(gè)Processing Element，最基本的計(jì)算單元。

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同步相關(guān)：

Events：在這樣一個(gè)分布式計(jì)算的環(huán)境中，不同單元之間的同步是一個(gè)大問題，event是用來同步的

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他們的關(guān)系如下圖

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?? 上面就是OpenCL的入門介紹，其實(shí)說實(shí)話在10年左右就跟蹤過GPGPU相關(guān)的東西，那時(shí)很多相關(guān)技術(shù)還存在于實(shí)驗(yàn)室，后來的CUDA出現(xiàn)后，也激動(dòng)過，學(xué)習(xí)過一陣，不過CUDA過度依賴于特定硬件，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用前景并不好，只能做做工程試驗(yàn)，你總不能讓用戶裝個(gè)游戲的同時(shí)，讓他順便換個(gè)高配的N卡吧。所以一度也對(duì)這個(gè)領(lǐng)域不太感興趣，最近看到OpenCL的出現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)可能這個(gè)架構(gòu)還是有很好的應(yīng)用前景的，也是眾多廠商目前合力力推的一個(gè)東西。想想一下一個(gè)迭代10000次的for循環(huán)一遍過，還是很激動(dòng)的一件事。

? 在游戲領(lǐng)域，OpenCL已經(jīng)有了很多成功的實(shí)踐，好像EA的F1就已經(jīng)應(yīng)用了OpenCL，還有一些做海洋的lib應(yīng)用OpenCL（海面水波的FFT運(yùn)算在過去是非常慢的），另外還有的庫干脆利用OpenCL去直接修改現(xiàn)有的C代碼，加速for循環(huán)等，甚至還有OpenCl版本的C++ STL，叫thrust，所以我覺得OpenCL可能會(huì)真正的給我們帶來些什么~

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以下是一些關(guān)于OpenCL比較重要的資源：

http://www.khronos.org/opencl/?組織的主頁

https://developer.nvidia.com/opencl?N家的主頁

http://developer.amd.com/resources/heterogeneous-computing/opencl-zone/?A家的主頁

http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.2/docs/man/xhtml/?標(biāo)準(zhǔn)的reference

http://developer.amd.com/wordpress/media/2012/10/opencl-1.2.pdf?必看 最新的1.2版本標(biāo)準(zhǔn)

http://www.khronos.org/assets/uploads/developers/library/overview/opencl-overview.pdf?必看，入門的review

http://www.kimicat.com/opencl-1/opencl-jiao-xue-yi? 一個(gè)教學(xué)網(wǎng)站

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCL入门的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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