OpenCL

更新时间:2023-05-21 17:13

OpenCL(全称:Open Computing Language,开放计算语言)是一种开放的、免版税的标准,用于超级计算机云服务器个人计算机移动设备嵌入式平台中各种加速器的跨平台并行编程。OpenCL极大地提高了众多市场类别中广泛应用程序的速度和响应能力,包括专业创意工具、科学和医疗软件、视觉处理以及神经网络训练和推理。

历史发展

OpenCL最初苹果公司开发,拥有其商标权,并在与AMD,IBM,英特尔和NVIDIA技术团队的合作之下初步完善。随后,苹果将这一草案提交至Khronos Group

2008年6月的WWDC大会上,苹果提出了OpenCL规范,旨在提供一个通用的开放API,在此基础上开发GPU通用计算软件。随后,Khronos Group宣布成立GPU通用计算开放行业标准工作组,以苹果的提案为基础创立OpenCL行业规范。5个月后的2008年11月18日,该工作组完成了OpenCL 1.0规范的技术细节。2010年6月14日,OpenCL 1.1 发布。2011年11月15日,OpenCL 1.2 发布。2013年11月19日,OpenCL 2.0发布。

语言特点

OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPUGPU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并行计算机制。

OpenCL类似于另外两个开放的工业标准OpenGLOpenAL,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。

支持现状

2009年6月NVIDIA首家发布了支持OpenCL 1.0通用计算规范的驱动程序,支持Windows和Linux操作系统。

2009年8月初AMD首次发布了可支持IA处理器(x86和amd64/x64)的OpenCL SDK——ATI Stream SDK v2.0Beta,立即交由业界标准组织KHRONOS进行审核。该SDK更名为AMD APP SDK。

2012年2月,intel发布了The Intel® SDK for OpenCL* Applications 2012,支持OpenCL 1.1基于带HD4000/2500的显示核心的第三代酷睿CPU(i3,i5,i7)和GPU。

2013年6月,intel发布了第四代酷睿CPU haswell 其内置的HD4600/4400/4200 Iris(锐矩)5000/5100/pro 5200(自带eDRAM缓存)支持OpenCL 1.2(未来可能升级到OpenCL 2.0)

AMD显卡

移动平台方面高通adreno320/330/400系列/500系列提供了Android上的OpenCL1.2或者2.0支持,NVIDIA的Tegra K1也提供了OpenCL 支持。

组织成员

OpenCL工作组的成员包括:3Dlabs、AMD、苹果、ARM、Codeplay、爱立信、飞思卡尔、华为、HSA基金会、GraphicRemedy、IBM、Imagination Technologies、Intel、诺基亚、NVIDIA、摩托罗拉、QNX、高通,三星、Seaweed、德州仪器布里斯托尔大学、瑞典Ume大学。

像Intel、NVIDIA和AMD都是这个标准的支持者,不过微软并不在其列。

使用介绍

NVIDIA显卡对OpenCL技术支持得比较到位,所以这里仅用NVIDIA的Geforce(精视)系列显卡作解释。

中国用户可以登录英伟达中文官方网站上下载到最新的驱动程序,只要下载的驱动是195.62版本或更高,就可以在Geforce(精视)8系列或更高级的显卡中开启OpenCL,在安装好新版本的显卡驱动程序并重新启动后,OpenCL就自动开启了。当有需要使用CPU来完成的工作如转换视频时,GPU就会帮助CPU进行运算,以提高转换速度。但是在3D游戏中应该是不会调用OpenCL的,因为显卡有自己的硬件加速功能以及物理引擎,所以Geforce(精视)8系列及以上的显卡就不需要CPU辅助进行渲染了。这时候,就可以一边玩游戏,一边进行消耗CPU的工作了。

当然同样,在NVIDIA的Quadro系列专业显卡中,同样能够使用OpenCL技术。只要显卡能够达到CUDA的要求,就能够正常使用OpenCL,以获得优异的CPU运算效率。

在AMD-ATI的Stream技术中(现已经改名为AMD APP并行加速技术),已经为日常使用、办公、游戏等提供物理加速。基于OpenCL标准开发,其中,ATI Radeon HD 4000-5000、AMD Radeon HD 6000系列同时支持ATI Stream和AMD APP(由于Stream基于CAL和Brook+语言开发,更适合VLIW5和VLIW4这样的SIMD架构),AMD Radeon HD7000和Radeon Rx 200系列支持AMD APP,运算效率较老架构提升十分明显。

OpenCL 1.0

OpenCL 1.0主要由一个并行计算API和一种针对此类计算的编程语言组成,此外还特别定义了:

1、C99编程语言并行扩展子集;

2、适用于各种类型异构处理器的坐标数据和基于任务并行计算API;

3、基于IEEE 754标准的数字条件;

4、与OpenGL、OpenGL ES和其他图形类API高效互通。

OpenCL 1.1

Khronos Group2010年6月15日宣布,OpenCL通用计算标准的1.1版本已经发放,开发者可以免费下载,并依照新标准开始进行编程。

OpenCL 1.1标准向下兼容1.0版,提供了更多的新功能,并对性能进行了改善。主要新特性包括:

- 支持新数据类型,如3维矢量和新增图像格式

- 支持处理多Host指令以及跨设备Buffer处理。

- Buffer区域操作,包括对1D、2D、3D三角形区域的读、写和拷贝操作。

- 改进驱动和控制指令执行的事件应用。

- 增加OpenCL内建C功能。

- 通过链接OpenCL和OpenGL事件,高效共享图像和Buffer,改进与OpenGL的互操作性。

OpenCL标准由Khronos Group的OpenCL工作组制定,完全开放,任何开发者都可免费使用。OpenCL工作组成员包括(英文首字母排序):3DLABS、动视暴雪、AMD、苹果、ARM、Broadcom、CodePlay、EA、爱立信、飞思卡尔、富士通、通用电气、GraphicRemedy、HI、IBM、Intel、Imagination Technologies、美国Los Alamos国家实验室、摩托罗拉、Movidia、诺基亚、NVIDIA、Petapath、QNX、高通、RapidMind、三星、Seaweed、S3、意法半导体、Takumi、德州仪器、东芝和Vivante。

OpenCL 2.0

Khronos Group2013年11月19日宣布了OpenCL通用计算标准的2.0版本特性,其中对共享虚拟内存的支持是一大亮点(此前NVIDIA发布了CUDA 6规范也同样支持共享虚拟内存,仅限Kepler和Maxwell架构的N卡。此外,AMD的GCN架构显卡同样支持。AMD的Kaveri APU支持HSA异构计算和hUMA统一物理寻址,较虚拟共享更加先进。)

1、共享虚拟内存

主机和设备内核可以直接共享复杂的、包含指针的数据结构,大大提高编程灵活性,避免冗余的数据转移。

2、动态并行

设备内核可以在无需主机交互的情况下进行内核排队,实现灵活的工作调度,避免数据转移,大大减轻主处理器的负担。

3、通用内存空间

无需指定地址空间名称即可为引数(argument)编写函数,不用再为程序里的每一个地址空间名称编写函数。

4、图像

改进图像支持,包括sRGB、3D,内核可以读写同一图像。

5、C11原子操作

新的C11原子和同步操作子集,分配在同一工作组内

6、Pipes

以FIFO格式组织数据的内存对象,可以直接读写,数据结构可简单编程、高度优化。

7、安卓可安装客户端驱动扩展

安卓系统上可将OpenCL作为共享对象进行载入。

框架组成

OpenCL平台API:平台API定义了宿主机程序发现OpenCL设备所用的函数以及这些函数的功能,另外还定义了为OpenCL应用创建上下文的函数。

OpenCL运行时API:这个API管理上下文来创建命令队列以及运行时发生的其他操作。例如,将命令提交到命令队列的函数就来自OpenCL运行时API。

OpenCL编程语言:这是用来编写内核代码的编程语言。它基于ISO C99标准的一个扩展子集,因此通常称为OpenCL C编程语言。

把上述单独的部分汇集起来,形成OpenCL的一个全景图,如图《OpenCL全景图》所示:

首先是一个定义上下文的宿主机程序。如上图中中的上下文包含两个OpenCL设备、一个CPU和一个GPU。接下来定义了命令队列。这里有两个队列,一个是面向GPU的有序命令队列,另一个是面向CPU的乱序命令队列。然后宿主机程序定义一个程序对象,这个程序对象编译后将为两个OpenCL设备(CPU和GPU)生成内核。接下来宿主机程序定义程序所需的内存对象,并把它们映射到内核的参数。最后,宿主机程序将命令放入命令队列来执行这些内核。

免责声明
隐私政策
用户协议
目录 22
0{{catalogNumber[index]}}. {{item.title}}
{{item.title}}