从零开始学习OpenCL开发（一）架构

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

本文将做为我《从零开始作OpenCL开发》系列文章的第一篇。

 

1 异构计算、GPGPU与OpenCL

  OpenCL是当前一个通用的由不少公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其余芯片 异构计算（heterogeneous）的标准，它是跨平台的。旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工做，更高效的利用硬件高效的完成大规模的（尤为是并行度高的）计算。在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术很是成熟，可是咱们知道GPU的芯片结构擅长大规模的并行计算（PC级的GPU可能就是CPU的上万倍），CPU则擅长逻辑控制，所以不仅局限与图像渲染，人们但愿将这种计算能力扩展到更多领域，因此这也被称为GPGPU（即通用处计算处理的GPU）。

    简单的说，咱们的CPU并不适合计算，它是多指令单数据流（MISD）的体系结构，更加擅长的是作逻辑控制，而数据处理基本是单流水线的，因此咱们的代码for(i=0;...;i++)这种在CPU上要重复迭代的跑不少遍，可是你的显卡GPU则不是这样，GPU是典型的单指令多数据（SIMD）的体系结构，它不擅长逻辑控制，可是确实天生的向量计算机器，对于for(i=0;...;i++)这样的代码有时只须要跑一遍，因此图形世界中那么多的顶点、片断才能快速的并行在显卡中渲染处理

 

GPU的晶体管能够到几十亿个，而CPU一般只有几个亿，

如上图是NVidia Femi100的结构，它有着大量的并行计算单元。

因此人们就想如何将更多的计算代码搬到GPU上，让他不知作rendering，而CPU只负责逻辑控制，这种一个CPU（控制单元）+几个GPU（有时可能再加几个CPU）（计算单元）的架构就是所谓的异构编程（heterogeneous），在这里面的GPU就是GPGPU。异构编程的前景和效率是很是振奋人心的，在不少领域，尤为是高并行度的计算中，效率提高的数量级不是几倍，而是百倍千倍。

   其实NVIDIA在很早就退出了利用其显卡的GPGPU计算 CUDA架构，当时的影响是很大的，将不少计算工做（科学计算、图像渲染、游戏）的问题提升了几个数量级的效率，记得那时NVIDIA来浙大介绍CUDA，演示了实时的ray tracing、大量刚体的互相碰撞等例子，仍是激动了一下的，CUDA如今好像已经发展到了5.0，并且是NVDIA主力推的通用计算架构，可是CUDA最大的局限就是它只能使用N家本身的显卡，对于广大的A卡用户鞭长莫及。OpenCL则在以后应运而生，它由极大主流芯片商、操做系统、软件开发者、学术机构、中间件提供者等公司联合发起，它最初由Apple提出发起标准，随后Khronos Group成立工做组，协调这些公司共同维护这套通用的计算语言。Khronos Group听起来比较熟悉吧，图像绘制领域著名的软硬件接口API规范著名的OpenGL也是这个组织维护的，其实他们还维护了不少多媒体领域的规范，可能也是相似于Open***起名的（因此刚听到OpenCL的时候就在想它与OpenGl有啥关系），OpenCl没有一个特定的SDK，Khronos Group只是指定标准（你能够理解为他们定义头文件），而具体的implementation则是由不一样参与公司来作，这样你会发现NVDIA将OpenCL作了实现后即成到它的CUDA SDK中，而AMD则将其实现后放在所谓是AMD APP （Accelerated Paral Processing）SDK中,而Intel也作了实现，因此目前的主流CPU和GPU都支持OpenCL架构，虽然不一样公司作了不一样的SDK，可是他们都遵守一样的OpenCL规范，也就是说原则上若是你用标准OpenCl头中定义的那些接口的话,使用NVIDIA的SDK编的程序能够跑在A家的显卡上的。可是不一样的SDK会有针对他们芯片的特定扩展，这点相似于标砖OpenGL库和GL库扩展的关系。

  OpenGL的出现使得AMD在GPGPU领域终于迎头遇上的NVIDIA，可是NVIDIA虽为OpenCL的一员，可是他们彷佛更加看重本身的独门武器CUDA，因此N家对OpenCL实现的扩展也要比AMD少，AMD因为同时作CPU和GPU，还有他们的APU，彷佛对OpenCL更来劲一些。

 

2.关于在GPU上写代码的那些事儿

  OpenCL也是经过在GPU上写代码来加速，只不过他把CPU、GPU、其余什么芯片给统一封装了起来，更高了一层，对开发者也更友好。说到这里忽然很想赘述一些在GPU上写代码的那些历史。。

  其实最开始显卡是不存在的，最先的图形处理是放在CPU上，后来发现能够再主板上放一个单独的芯片来加速图形绘制，那时还叫图像处理单元，直到NVIDIA把这东西作强作大，而且第一给它改了个NB的称呼，叫作GPU，也叫图像处理器，后来GPU就以比CPU高几倍的速度增加性能。

   开始的时候GPU不能编程，也叫固定管线的，就是把数据按照固定的通路走完

   和CPU一样做为计算处理器，瓜熟蒂落就出来了可编程的GPU，可是那时候想在GPU上编程可不是容易的事，你只能使用GPU汇编来写GPU程序，GPU汇编？听起来就是很高级的玩意儿，因此那时使用GPU绘制不少特殊效果的技能只掌握在少数图形工程师身上，这种方式叫可编程管线。

    很快这种桎桍被打破，GPU上的高级编程语言诞生，在当时更先进的一些显卡上（记忆中应该是3代显卡开始吧），像C同样的高级语言可使程序员更加容易的往GPU写代码，这些语言表明有nvidia和微软一块儿创做的CG，微软的HLSL，openGl的GLSL等等，如今它们也一般被称为高级着色语言（Shading Language），这些shader目前已经被普遍应用于咱们的各类游戏中。

   在使用shading language的过程当中，一些科研人员发现不少非图形计算的问题（如数学、物理领域的并行计算）能够假装成图形问题利用Shading Language实如今GPU上计算，而这结果是在CPU上跑速度的N倍，人们又有了新的想法，想着利用GPU这种性能去解决全部大量并行计算的问题（不仅图形领域），这也叫作通用处理的GPU（GPGPU），不少人尝试这样作了，一段时间不少论文在写怎样怎样利用GPU算了哪一个东东。。。可是这种工做都是假装成图形处理的形式作的，尚未一种自然的语言来让咱们在GPU上作通用计算。这时又是NVIDIA带来了革新，09年先后推出的GUDA架构，可让开发者在他们的显卡上用高级语言编写通用计算程序，一时CUDA热了起来，直到如今N卡都印着大大的CUDA logo，不过它的局限就是硬件的限制。

  OpenCL则突破了硬件的壁垒，试图在全部支持的硬件上搭建起通用计算的协同平台，无论你是cpu仍是gpu统统一视同仁，都能进行计算，能够说OpenCL的意义在于模糊了主板上那两种重要处理器的界限，并使在GPU上跑代码变得更容易。

 

  3 OpenCL架构

  3.1 硬件层：

  上面说的都是关于通用计算以及OpenCL是什么，下面就提纲挈领的把OpenCL的架构总结一下：

  如下是OpenCL硬件层的抽象

  

 

 它是一个Host（控制处理单元，一般由一个CPU担任）和一堆Computer Device（计算处理单元，一般由一些GPU、CPU其余支持的芯片担任），其中Compute Device切分红不少Processing Element（这是独立参与单数据计算的最小单元，这个不一样硬件实现都不同，如GPU可能就是其中一个Processor，而CPU多是一个Core，我猜的。。由于这个实现对开发者是隐藏的），其中不少个Processing Element能够组成组为一个Computer Unit，一个Unit内的element之间能够方便的共享memory，也只有一个Unit内的element能够实现同步等操做。

3.2 内存架构

其中Host有本身的内存，而在compute Device上则比较复杂，首先有个常量内存，是全部人能用的，一般也是访问最快的可是最稀少的，而后每一个element有本身的memory，这是private的，一个组内的element有他们共用的一个local memery。仔细分析，这是一个高效优雅的内存组织方式。数据能够沿着Host-》gloabal-》local-》private的通道流动（这其中可能跨越了不少个硬件）。

3.3软件层面的组成

 这些在SDK中都有对应的数据类型

 setup相关：

  Device：对应一个硬件（标准中特别说明多core的CPU是一个整个Device）

 

  Context：环境上下文，一个Context包含几个device（单个Cpu或GPU），一个Context就是这些device的一个联系纽带，只有在一个Context上的那些Device才能彼此交流工做，你的机器上能够同时存在不少Context。你能够用一个CPu建立context，也能够用一个CPU和一个GPU建立一个。

 

Command queue：这是个给每一个Device提交的指令序列

 

内存相关：

Buffers：这个好理解，一块内存

Images：毕竟并行计算大多数的应用前景在图形图像上，因此原生带有几个类型，表示各类维度的图像。

 

gpu代码执行相关：

 Program：这是全部代码的集合，可能包含Kernel是和其余库，OpenCl是一个动态编译的语言，代码编译后生成一个中间文件（可实现为虚拟机代码或者汇编代码，看不一样实现），在使用时链接进入程序读入处理器。

 Kernel：这是在element跑的核函数及其参数组和，若是把计算设备看作好多人同时为你作一个事情，那么Kernel就是他们每一个人作的那个事情，这个事情每一个人都是一样的作，可是参数多是不一样的，这就是所谓的单指令多数据体系。

 WorkI tem：这就是表明硬件上的一个Processing Element，最基本的计算单元。

 

同步相关：

Events：在这样一个分布式计算的环境中，不一样单元之间的同步是一个大问题，event是用来同步的

 

他们的关系以下图

 

   上面就是OpenCL的入门介绍，其实说实话在10年左右就跟踪过GPGPU相关的东西，那时不少相关技术还存在于实验室，后来的CUDA出现后，也激动过，学习过一阵，不过CUDA过分依赖于特定硬件，产业应用前景并很差，只能作作工程试验，你总不能让用户装个游戏的同时，让他顺便换个高配的N卡吧。因此一度也对这个领域不太感兴趣，最近看到OpenCL的出现，发现可能这个架构仍是有很好的应用前景的，也是众多厂商目前协力力推的一个东西。想一想一下一个迭代10000次的for循环一遍过，仍是很激动的一件事。

  在游戏领域，OpenCL已经有了不少成功的实践，好像EA的F1就已经应用了OpenCL，还有一些作海洋的lib应用OpenCL（海面水波的FFT运算在过去是很是慢的），另外还有的库干脆利用OpenCL去直接修改现有的C代码，加速for循环等，甚至还有OpenCl版本的C++ STL，叫thrust，因此我以为OpenCL可能会真正的给咱们带来些什么~

 

如下是一些关于OpenCL比较重要的资源：

http://www.khronos.org/opencl/ 组织的主页

https://developer.nvidia.com/opencl N家的主页

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

http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.2/docs/man/xhtml/ 标准的reference

http://developer.amd.com/wordpress/media/2012/10/opencl-1.2.pdf 必看 最新的1.2版本标准

http://www.khronos.org/assets/uploads/developers/library/overview/opencl-overview.pdf 必看，入门的review

http://www.kimicat.com/opencl-1/opencl-jiao-xue-yi  一个教学网站