OpenCL 2.0 异构计算 [第三版] (中文)
  • Introduction
  • 序言
  • 第1章 简介异构计算
    • 1.1 关于异构计算
    • 1.2 本书目的
    • 1.3 并行思想
    • 1.4 并发和并行编程模型
    • 1.5 线程和共享内存
    • 1.6 消息通讯机制
    • 1.7 并行性的粒度
    • 1.8 使用OpenCL进行异构计算
    • 1.9 本书结构
  • 第2章 设备架构
    • 2.1 介绍
    • 2.2 硬件的权衡
    • 2.3 架构设计空间
    • 2.4 本章总结
  • 第3章 介绍OpenCL
    • 3.1 简介OpenCL
    • 3.2 OpenCL平台模型
    • 3.3 OpenCL执行模型
    • 3.4 内核和OpenCL编程模型
    • 3.5 OpenCL内存模型
    • 3.6 OpenCL运行时(例子)
    • 3.7 OpenCL C++ Wapper向量加法
    • 3.8 CUDA编程者使用OpenCL的注意事项
  • 第4章 OpenCL案例
    • 4.1 OpenCL实例
    • 4.2 直方图
    • 4.3 图像旋转
    • 4.4 图像卷积
    • 4.5 生产者-消费者
    • 4.6 基本功能函数
    • 4.7 本章总结
  • 第5章 OpenCL运行时和并发模型
    • 5.1 命令和排队模型
    • 5.2 多命令队列
    • 5.3 内核执行域:工作项、工作组和NDRange
    • 5.4 原生和内置内核
    • 5.5 设备端排队
    • 5.6 本章总结
  • 第6章 OpenCL主机端内存模型
    • 6.1 内存对象
    • 6.2 内存管理
    • 6.3 共享虚拟内存
    • 6.4 本章总结
  • 第7章 OpenCL设备端内存模型
    • 7.1 同步和交互
    • 7.2 全局内存
    • 7.3 常量内存
    • 7.4 局部内存
    • 7.5 私有内存
    • 7.6 统一地址空间
    • 7.7 内存序
    • 7.8 本章总结
  • 第8章 异构系统下解析OpenCL
    • 8.1 AMD FX-8350 CPU
    • 8.2 AMD RADEON R9 290X CPU
    • 8.3 OpenCL内存性能的考量
    • 8.4 本章总结
  • 第9章 案例分析:图像聚类
    • 9.1 图像聚类简介
    • 9.2 直方图的特性——CPU实现
    • 9.3 OpenCL实现
    • 9.4 性能分析
    • 9.5 本章总结
  • 第10章 OpenCL的分析和调试
    • 10.1 设置本章的原因
    • 10.2 使用事件分析OpenCL代码
    • 10.3 AMD CodeXL
    • 10.4 如何使用AMD CodeXL
    • 10.5 使用CodeXL分析内核
    • 10.6 使用CodeXL调试OpenCL内核
    • 10.7 使用printf调试
    • 10.8 本章总结
  • 第11章 高级语言映射到OpenCL2.0 —— 从编译器作者的角度
    • 11.1 简要介绍现状
    • 11.2 简单介绍C++ AMP
    • 11.3 编译器的目标 —— OpenCL 2.0
    • 11.4 C++ AMP与OpenCL对比
    • 11.5 C++ AMP的编译流
    • 11.6 编译之后的C++ AMP代码
    • 11.7 OpenCL 2.0提出共享虚拟内存的原因
    • 11.8 编译器怎样支持C++ AMP的线程块划分
    • 11.9 地址空间的推断
    • 11.10 优化数据搬运
    • 11.11 完整例子:二项式
    • 11.12 初步结果
    • 11.13 本章总结
  • 第12章 WebCL:使用OpenCL加速Web应用
    • 12.1 介绍WebCL
    • 12.2 如何使用WebCL编程
    • 12.3 同步机制
    • 12.4 WebCL的交互性
    • 12.5 应用实例
    • 12.6 增强安全性
    • 12.7 服务器端使用WebCL
    • 12.8 WebCL的状态和特性
  • 第13章 其他高级语言中OpenCL的使用
    • 13.1 本章简介
    • 13.2 越过C和C++
    • 13.3 Haskell中使用OpenCL
    • 13.4 本章总结
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  1. 第1章 简介异构计算

1.8 使用OpenCL进行异构计算

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读者们应该对并行原理和异构计算的背景有了一定的了解,下面我们来看看哪些特性在OpenCL中得到了支持。这里我们也来简单的回顾一下OpenCL的历史。

OpenCL是一个异构编程架构,其管理者是非盈利技术组织Khronos Group[3]。OpenCL是一个应用开发框架,在其框架下开发的应用,能够在不同的硬件供应商的设备上运行。第一版的OpenCL(1.0)标准在2008年正式发布,并出现在苹果Mac OSX雪豹系统当中。2009年,AMD宣布其旗下的显卡支持OpenCL。IBM也在该年宣布,其XL编译器在Power架构的处理器下支持OpenCL。2010年,Khronos Group发布了OpenCL 1.1标准。2011年,发布了OpenCL 1.2标准。本书的第一版介绍了很多OpenCL 1.2的特性。2013年,Khronos Group发布了OpenCL2.0标准,其包含如下新特性:

  • 嵌套并行化

  • 共享虚拟内存

  • 管道内存对象

  • C11原子操作

  • 增强图像支持

OpenCL支持多级别的并行化,能够将应用高效的映射到同构或异构、单独或多个CPU或GPU上,以及其他硬件供应商提供的硬件系统当中。OpenCL定义了一套“设备端-主机端”语言,主机作为对其他设备的管理者。设备端语言被设计用来映射内存系统和执行模型。主机端语言用较低的开销,为复杂的并发程序搭建任务管道。总的来说,就是提供了一种方法,让开发者能更高效的在OpenCL的环境下进行算法设计及实现。

OpenCL支持基于任务和基于数据的并行。OpenCL的内核类似于SPMD模型,内核就是并行单元(OpenCL称为工作项)中执行的实例,内核实例创建并入队后,会被映射到支持标量和矢量的硬件上运行。硬件平台供应商都在迅速的对OpenCL进行支持,将OpenCL标准中所提到相关内容在硬件层面上给予实现。有了这些供应商,就代表着OpenCL具有很大的市场价值,从手机端与嵌入式平台(ARM,Imageination,MediaTek,Texas Instrument),到桌面和高性能计算(AMD, Apple, Intel, NVIDIA和IBM)。更多架构的CPU已经支持OpenCL(包括X86, ARM和Power),以及以吞吐量和向量处理的著称的GPU,还有能细粒度并行的设备,比如FPGA(Alter, Xilinx)。更重要的是,OpenCL是跨平台、全行业支持的,其有良好的编程模型,值的开发者学习和使用。OpenCL将会在越来越多的地方是用到,并且使用和学习的门槛将越来越低。

OpenCL 2.0开始支持共享虚拟内存,后面的章节中会详细探讨。共享虚拟内存是一项很重要的特性,其对能减轻编程者的负担,特别是在类似APU这样使用统一物理内存的系统上。OpenCL 2.0也支持内存一致模型,提供“获取/释放”语义以缓解编程者在不明确的锁上耗费不必要的精力。支持共享内存通讯、管道,还有其他很多OpenCL 2.0的新特性将在后面的章节中一一详细介绍。

[3] Khronos Group, OpenCL, 2014.

https://www.khronos.org/opencl