OpenCL与GPU计算入门译文

程序员文章站 2022-03-30 19:56:28

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OpenCL与GPU计算入门

作者:	Erik Smistad
译者:	gashero
日期:	2015-05-26
标题原文:	Getting started with OpenCL and GPU Computing
地址:	http://www.thebigblob.com/getting-started-with-opencl-and-gpu-computing/

1 安装和设置OpenCL

1.1 在Ubuntu Linux上安装AMD显卡上的OpenCL
1.2 在Ubuntu Linux上安装nVidia显卡上的OpenCL

2 第一个OpenCL程序，向量加法

2.1 内核
2.2 主机程序

3 编译OpenCL程序
4 学习更多

OpenCL(Open Computing Language，开放计算语言)是一个在并行多计算平台上写程序的框架，由多个制造商提供多种计算设备，如AMD、Intel、ATI、nVidia等。这个框架定义了一种语言来编写内核(kernel)。这些内核是一些运行在不同计算设备上的函数。本文解释如何开始OpenCL，以及两个列表并行求和的例子。

1 安装和设置OpenCL

最初需要下载最新的显卡驱动，这因为如果OpenCL在你的显卡驱动不支持OpenCL时无法工作。

要安装OpenCL，你需要下载一个OpenCL实现。主要的显卡制造商nVidia和AMD/ATI都有提供基于GPU的OpenCL实现。这些实现都提供了SDK和有用的工具，如性能优化器。下一步是下载和安装GPU SDK。注意不是所有的显卡都支持，支持的显卡参见制造商网站。

对AMD/ATI，下载 http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/Pages/default.aspx 。

对nVidia，下载 http://developer.nvidia.com/object/cuda_download.html 。

安装步骤依赖于SDK和OS。遵循如下步骤。推荐使用Ubuntu Linux和AMD 7970显卡。

1.1 在Ubuntu Linux上安装AMD显卡上的OpenCL

要安装最新的AMD驱动到Ubuntu-12.04，需要安装和激活"ATI/AMD proprietary FGLRX显卡驱动"。

再这一步完成后，下载和解压 http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/Pages/default.aspx 。

AMD APP SDK 2.8包含了安装器，运行:

sudo sh Install-AMD-APP.sh

下一步，安装OpenCL头文件:

sudo apt-get install opencl-headers

这就行了，注意AMD APP SDK，及其例子在 /opt/AMDAPP 。

1.2 在Ubuntu Linux上安装nVidia显卡上的OpenCL

下载CUDA SDK http://developer.nvidia.com/object/cuda_download.html 。打开终端运行安装文件:

sudo sh cudatoolkit_3.1_linux_64_ubuntu9.10.run

下载开发者驱动，安装前关闭X，运行文件然后开启X。其中关闭X用:

sudo /etc/init.d/gdm stop

然后打开终端通过Ctrl+Alt+F5，登录并导航到下载驱动的目录:

sudo sh devdriver_3.1_linux_64_256.40.run

之后重启X:

startx

在开始编译OpenCL应用前，需要添加库的路径:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64

2 第一个OpenCL程序，向量加法

展示OpenCL的简单例子。假设有2个列表的数字，A和B，相同长度。向量加法就是将A和B对应的每个像素相加，并将结果放入新的列表C。

通过循环方式的如下:

for (int i=0; i<LIST_SIZE; i++) {

C[i]=A[i]+B[i];

}

这个算法简单，但是是线性时间复杂度的，O(n)是列表大小。因为每次迭代都是独立的，因此操作是数据并行的，意味着每次迭代可以同时计算。所以我们有n个核心的处理器用以在常量时间内完成计算O(1)。

要编写OpenCL内核来并行计算。内核是一个函数，运行在计算设备上。

2.1 内核

内核以OpenCL语言编写，是C的子集，以及包含了很多数学和向量函数。内核做向量加法如下:

__kernel void vector_add(__global const int *A, __global const int *B, __global int *C) {

//获得当前要处理元素的索引

int i=get_global_id(0);

//做计算

C[i]=A[i]+B[i];

}

2.2 主机程序

主机程序控制了内核的执行。主机程序以C语言编写，但可以绑定到其他语言如C++和Python。OpenCL API定义于 cl.h (Apple为 opencl.h )。如下代码为主机程序执行了如上的内核。不会讲解细节，具体参见介绍性的 "The OpenCL Programming Book" 。主机程序的主要步骤：

获取平台和设备的信息
选择设备用以执行
创建OpenCL上下文
创建命令队列
创建内存缓冲对象
传输数据到设备的内存缓冲
创建程序对象
载入内核源码，并编译，或载入预编译的二进制OpenCL程序
创建内核对象
设置内核参数
执行内核
读取内存对象，此时从计算设备读取C列表

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#ifdef __APPLE__

#include <OpenCL/opencl.h>

#else

#include <CL/cl.h>

#endif

#define MAX_SOURCE_SIZE (0x100000)

int main(void) {

//创建2个输入向量

int i;

cosnt int LIST_SIZE=1024;

int *A=(int*)malloc(sizeof(int)*LIST_SIZE);

int *B=(int*)malloc(sizeof(int)*LIST_SIZE);

for (i=0; i<LIST_SIZE; i++) {

A[i]=i;

B[i]=LIST_SIZE-i;

}

//载入内核源码到source_str

FILE *fp;

char *source_str;

size_t source_size;

fp=fopen("vector_add_kernel.cl","r");

if (!fp) {

fprintf(stderr, "Failed to load kernel\n");

exit(1);

}

source_str=(char*)malloc(MAX_SOURCE_SIZE);

source_size=fread(source_str,1,MAX_SOURCE_SIZE,fp);

fclose(fp);

//获得平台和设备信息

cl_platform_id platform_id=NULL;

cl_device_id device_id=NULL;

cl_uint ret_num_devices;

cl_uint ret_num_platforms;

cl_int ret=clGetPlatformIDs(1, &platform_id, &ret_num_platform);

ret=clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT, 1, &deivce_id, &ret_num_devices);

//创建OpenCL上下文

cl_context context=clCreateContext(NULL,1,&device_id,NULL,NULL,&ret);

//创建命令队列

cl_command_queue command_queue=clCreateCommandQueue(context,device_id,0,&ret);

//创建内存缓冲对象，在设备上为每个向量

cl_mem a_mem_obj=clCreateBuffer(context,CL_MEM_READ_ONLY,

LIST_SIZE*sizeof(int),NULL,&ret);

cl_mem b_mem_obj=clCreateBuffer(context,CL_MEM_READ_ONLY,

LIST_SIZE*sizeof(int),NULL,&ret);

cl_mem c_mem_obj=clCreateBuffer(context,CL_MEM_WRITE_ONLY,

LIST_SIZE*sizeof(int),NULL,&ret);

//拷贝数据A和B到对应的内存缓冲

ret=clEnqueueWriteBuffer(command_queue,a_mem_obj,CL_TRUE,0,

LIST_SIZE*sizeof(int),A,0,NULL,NULL);

ret=clEnqueueWriteBuffer(command_queue,a_mem_obj,CL_TRUE,0,

LIST_SIZE*sizeof(int),B,0,NULL,NULL);

//创建程序

cl_program program=clCreateProgramWithSource(context,1,

(const char**)&source_str,(const size_t*)&source_size, &ret);

//构建程序

ret=clBuildProgram(program,1,&device_id,NULL,NULL,NULL);

//创建OpenCL内核

cl_kernel kernel=clCreateKernel(program,"vector_add",&ret);

//设置内核参数

ret=clSetKernelArg(kernel,0,sizeof(cl_meme),(void*)&a_mem_obj);

ret=clSetKernelArg(kernel,1,sizeof(cl_meme),(void*)&b_mem_obj);

ret=clSetKernelArg(kernel,2,sizeof(cl_meme),(void*)&c_mem_obj);

//执行内核

size_t global_item_size=LIST_SIZE; //处理整个列表

size_t local_item_size=64; //分割为64个组

ret=clEnqueueNDRangeKernel(command_queue,kernel,1,NULL,

&global_item_size,&local_item_size,0,NULL,NULL);

//读取内存缓冲C到本地变量C

int *C=(int*)malloc(sizeof(int)*LIST_SIZE);

ret=clEnqueueReadBuffer(command_queue,c_mem_obj,CL_TRUE,0,

LIST_SIZE*sizeof(int),C,0,NULL,NULL);

//显示结果

for (i=0; i<LIST_SIZE; i++) {

printf("%d + %d = %d\n", A[i], B[i], C[i]);

}

//清理资源

ret=clFlush(command_queue);

ret=clFinish(command_queue);

ret=clReleaseKernel(kernel);

ret=clReleaseProgram(program);

ret=clReleaseMemObj(a_mem_obj);

ret=clReleaseMemObj(b_mem_obj);

ret=clReleaseMemObj(c_mem_obj);

ret=clReleaseCommandQueue(command_queue);

ret=clReleaseContext(context);

free(A);

free(B);

free(C);

return 0;

}

想要OpenCL运行在GPU上，你需要修改常量 CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT 到 CL_DEVICE_TYPE_GPU 。要运行在CPU上修改为 CL_DEVICE_TYPE_CPU 。所以修改很简单。

3 编译OpenCL程序

如果OpenCL头文件和库放在了正确的位置，如下命令编译向量加法程序:

gcc main.o -o vectorAddition -l OpenCL

4 学习更多

要学习更多关于OpenCL，建议从 "The OpenCL programming book" 开始。如下是其他的OpenCL信息：

nVidia's page on OpenCL： http://www.nvidia.com/object/cuda_opencl_new.html
AMD/ATI's page on OpenCL： http://developer.amd.com/zones/OpenCLZone/Pages/default.aspx
Official website of OpenCL： http://www.khronos.org/opencl/

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