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10章 OpenCL的分析和调试

10.2 使用事件分析OpenCL代码

OpenCL命令队列支持64位的计时命令——使用clEnaueueXX()函数提交,比如:clEnqueueNDRangeKernel()。通常,命令入队都是异步的,并且开发者可以使用事件的方式对命令进行状态追踪。事件对象提供了一种方式来了解命令的执行过程。事件中记录了命令的很多相关信息,比如何时入队、何时提交到设备上、何时开始运行,以及何时执行完成。通过事件的信息获取函数——clGetEventProfilingInfo(),其能提供命令的相关计时信息:

使用事件对象显式的对OpenCL程序进行计,需要对对应的命令队列进行计时使能的操作。在创建命令队列的时候,需要设置CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE标识。一旦命令命令队列创建完成,就无法在对事件计时的功能进行开启或关闭。

cl_int clGetEventProfilingInfo(
  cl_event event,
  cl_profling_info param_name,
  size_t param_value_size,
  void *param_value,
  size_t *param_value_size_ret)

第一个参数,event事件对象时必须给定的,第二个参数是一个枚举值,用来描述描述所要获取相应的时间信息。具体的值如表10.1所示。

表10.1 对应的命令状态可以用来获取OpenCL事件的时间戳

事件状态

param_value返回的信息

CL_PROFILING_COMMAND_QUEUE

使用一个64位的值对主机端将命令提交到命令队列的时间进行统计(单位:ns)

CL_PROFILING_COMMAND_SUBMIT

使用一个64位的值对命令从命令队列提交到相关的设备上的时间进行统计(单位:ns)

CL_PROFILING_COMMAND_START

使用一个64位的值对命令开始的时间进行记录(单位:ns)

CL_PROFILING_COMMAND_END

使用一个64位的值对命令完成的时间进行记录(单位:ns)

CL_PROFILING_COMMAND_COMPLETE

使用一个64位的值对命令及其相关子命令完成的时间进行记录(单位:ns)

如之前所述,OpenCL命令队列是异步工作的,因此函数在命令入队时就返回了。所以在对事件对象进行计时查询时,需要调用一次clFinish(),以同步相关任务,让队列中的所有任务都完成。下面一段简单的代码展示了,如何使用事件的方式对内核进行性能分析。

代码清单10.1 使用OpenCL事件获取内核的时间信息

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Last updated 6 years ago

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