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OpenCL（3）
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本文将作为我《从零开始做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很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 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的协同工作，更高效的利用硬件高效的完成大规模的（尤其是并行度高的）计算。在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟，但是我们知道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，因此不只局限与图像渲染，人们希望将这种计算能力扩展到更多领域，所以这也被称为GPGPU（即通用处计算处理的GPU）。
&&& 简单的说，我们的CPU并不适合计算，它是多指令单数据流（MISD）的体系结构，更加擅长的是做逻辑控制，而数据处理基本是单流水线的，所以我们的代码for(i=0;...;i++)这种在CPU上要重复迭代的跑很多遍，但是你的显卡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，但是确实天生的向量计算机器，对于for(i=0;...;i++)这样的代码有时只需要跑一遍，所以图形世界中那么多的顶点、片段才能快速的并行在显卡中渲染处理
GPU的晶体管可以到几十亿个，而CPU通常只有几个亿，
如上图是NVidia Femi100的结构，它有着大量的并行计算单元。
所以人们就想如何将更多的计算代码搬到GPU上，让他不知做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非常振奋人心的，在很多领域，尤其是高并行度的计算中，效率提升的数量级不是几倍，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，将很多计算工作（科学计算、图像渲染、游戏）的问题提高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，还是激动了一下的，CUDA现在好像已经发展到了5.0，而且是NVDIA主力推的通用计算架构，但是CUDA最大的局限就是它只能使用N家自己的显卡，对于广大的A卡用户鞭长莫及。OpenCL则在之后应运而生，它由极大主流芯片商、操作系统、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成立工作组，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，其实他们还维护了很多多媒体领域的规范，可能也是类似于Open***起名的（所以刚听到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（你可以理解为他们定义头文件），而具体的implementation则是由不同参与公司来做，这样你会发现NVDIA将OpenCL做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也做了实现，所以目前的主流CPU和GPU都支持OpenCL架构，虽然不同公司做了不同的SDK，但是他们都遵照同样的OpenCL规范，也就是说原则上如果你用标准OpenCl头中定义的那些接口的话,使用NVIDIA的SDK编的程序可以跑在A家的显卡上的。但是不同的SDK会有针对他们芯片的特定扩展，这点类似于标砖OpenGL库和GL库扩展的关系。
& OpenGL的出现使得AMD在GPGPU领域终于迎头赶上的NVIDIA，但是NVIDIA虽为OpenCL的一员，但是他们似乎更加看重自己的独门武器CUDA，所以N家对OpenCL实现的扩展也要比AMD少，AMD由于同时做CPU和GPU，还有他们的APU，似乎对OpenCL更来劲一些。
2.关于在GPU上写代码的那些事儿
& OpenCL也是通过在GPU上写代码来加速，只不过他把CPU、GPU、其他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。说到这里突然很想赘述一些在GPU上写代码的那些历史。。
& 其实最开始显卡是不存在的，最早的图形处理是放在CPU上，后来发现可以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把这东西做强做大，并且第一给它改了个NB的称呼，叫做GPU，也叫图像处理器，后来GPU就以比CPU高几倍的速度增长性能。
& &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同样作为计算处理器，顺理成章就出来了可编程的GPU，但是那时候想在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，所以那时使用GPU绘制很多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一样的高级语言可以使程序员更加容易的往GPU写代码，这些语言代表有nvidia和微软一起创作的CG，微软的HLSL，openGl的GLSL等等，现在它们也通常被称为高级着色语言（Shading Language），这些shader目前已经被广泛应用于我们的各种游戏中。
& &在使用shading language的过程中，一些科研人员发现很多非图形计算的问题（如数学、物理领域的并行计算）可以伪装成图形问题利用Shading Language实现在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这种性能去解决所有大量并行计算的问题（不只图形领域），这也叫做通用处理的GPU（GPGPU），很多人尝试这样做了，一段时间很多论文在写怎样怎样利用GPU算了哪个东东。。。但是这种工作都是伪装成图形处理的形式做的，还没有一种天然的语言来让我们在GPU上做通用计算。这时又是NVIDIA带来了革新，09年前后推出的GUDA架构，可以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，直到现在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，试图在所有支持的硬件上搭建起通用计算的协同平台，不管你是cpu还是gpu通通一视同仁，都能进行计算，可以说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：
& 以下是OpenCL硬件层的抽象
&它是一个Host（控制处理单元，通常由一个CPU担任）和一堆Computer Device（计算处理单元，通常由一些GPU、CPU其他支持的芯片担任），其中Compute Device切分成很多Processing Element（这是独立参与单数据计算的最小单元，这个不同硬件实现都不一样，如GPU可能就是其中一个Processor，而CPU可能是一个Core，我猜的。。因为这个实现对开发者是隐藏的），其中很多个Processing Element可以组成组为一个Computer Unit，一个Unit内的element之间可以方便的共享memory，也只有一个Unit内的element可以实现同步等操作。
3.2 内存架构
其中Host有自己的内存，而在compute Device上则比较复杂，首先有个常量内存，是所有人能用的，通常也是访问最快的但是最稀少的，然后每个element有自己的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。数据可以沿着Host-》gloabal-》local-》private的通道流动（这其中可能跨越了很多个硬件）。
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才能彼此交流工作，你的机器上可以同时存在很多Context。你可以用一个CPu创建context，也可以用一个CPU和一个GPU创建一个。
Command queue：这是个给每个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，所以原生带有几个类型，表示各种维度的图像。
gpu代码执行相关：
&Program：这是所有代码的集合，可能包含Kernel是和其他库，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，看不同实现），在使用时连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，如果把计算设备看做好多人同时为你做一个事情，那么Kernel就是他们每个人做的那个事情，这个事情每个人都是同样的做，但是参数可能是不同的，这就是所谓的单指令多数据体系。
&WorkI tem：这就是代表硬件上的一个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，不同单元之间的同步是一个大问题，event是用来同步的
他们的关系如下图
&& 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，那时很多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过度依赖于特定硬件，产业应用前景并不好，只能做做工程试验，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。所以一度也对这个领域不太感兴趣，最近看到OpenCL的出现，发现可能这个架构还是有很好的应用前景的，也是众多厂商目前合力力推的一个东西。想想一下一个迭代10000次的for循环一遍过，还是很激动的一件事。
& 在游戏领域，OpenCL已经有了很多成功的实践，好像EA的F1就已经应用了OpenCL，还有一些做海洋的lib应用OpenCL（海面水波的FFT运算在过去是非常慢的），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，所以我觉得OpenCL可能会真正的给我们带来些什么~
以下是一些关于OpenCL比较重要的资源：
&组织的主页
&N家的主页
&A家的主页
&标准的reference
&必看 最新的1.2版本标准
&必看，入门的review
& 一个教学网站
参考知识库
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现在AMD的哪些显卡可以支持opencl 2.0-CSDN论坛
提问者采纳
都支持。AMD目前主打就是异构计算，从APU到CPU再到显卡。不过我个人建议你要是用OpenCL功能最好组建3A平台，这样Open供害垛轿艹计讹袭番陋CL功能可以发挥到很高的水平。
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本帖子已过去太久远了，不再提供回复功能。opencl选择AMD还是NVIDIA，哪个的显卡更适合openCL_百度知道
opencl选择AMD还是NVIDIA，哪个的显卡更适合openCL
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当然是AMD的。做通用计算。，NVIDIA的游戏卡把双精度计算能力全都砍掉了
来自团队：
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其他2条回答
AMD支持opencl2.0的NV支持1.1很多新出的特性用不了在NV卡上所以如果需要使用全部新特性请在AMD卡上面使用谢谢
建议使用AMD的显卡
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AMD显卡中的OpenCL是什么意思
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AMD显卡中的OpenCL是什么意思，我从笔记本厂商驱动下载的没有此类驱动，但是从驱动之家下载的新驱动就有OpenCL,不知道对3D性能有没有提升。。。。请教“专业”玩家
PS：我的是mobility HD5650,
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难道不是OpenGL？
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不是OpenGL,是OpenCL
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OpenCL (Open Computing Language，开放计算语言) 是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分割和数据分割的并行计算机制。
OpenCL类似于另外两个开放的工业标准OpenGL和OpenAL，这两个标准分别用于三维图形和计算机音频方面。OpenCL扩展了GPU用于图形生成之外的能力。OpenCL由非盈利性技术组织Khronos Group掌管。4 _$ o- F4 s( E! |% b" _
) q# P' M" T' C' L7 B&&R
刚刚维基百科了一下~
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我就看懂了这点，“OpenCL扩展了GPU用于图形生成之外的能力”
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还是苹果开发的。。。
该用户从未签到
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8 M+ N; c' }: i' m* Y
GPU-Z看的，安装新驱动就有OpenCL
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你用的是什么系统，我的显卡是HD7850，装了新驱动也不行，我的是XP系统。
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