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11章 高级语言映射到OpenCL2.0 —— 从编译器作者的角度

11.5 C++ AMP的编译流

上一节中我们了解了C++ AMP与OpenCL的对应关系,那么对于编译和链接C++ AMP程序的方式也应该很容易理解。具体到CLamp编译器上,其进行如下的一些操作:

  1. 写完代码之后,将C++ AMP源码以“设备端模式”进行编译(所有C++ AMP指定的语言规则都会检查并应用)。CLamp编译器可以产生相应的OpenCL内核(基于AMP的约束函数),并将其编译成LLVM的位码文件。内核所调用的函数都必须是内联函数。主机端程序也会编译成生成相应的位代码,然后生成对应的C++函数。

  2. LLVM位代码通过一些变化来保证底层OpenCL程序的正确性。首先是对主机端代码的修整,然后确保在OpenCL程序中内核和指令中所使用的指针地址空间的正确性(global, constant, local, private)。这里需要注意的是,C++ AMP和OpenCL的指针在地址空间上是不相同的。OpenCL中,地址空间值指针类型的一种,而在C++ AMP中其为指针值的一种。因此,静态编译分析器会,通过指针的负值和使用操作,自行推断所使用的指针的地址空间。另外,对LLVM位数据的转换也会使用到元数据,使其能与OpenCL SPIR格式兼容。

  3. 将LLVM位码编译成OpenCL SPIR位码之后,就可以在支持cl_khr_spir扩展特性的平台上直接链接和执行。编译后的二进制文件会以另外的形式保存,其格式与主机端程序的格式是不一样的。另外,OpenCL C格式的内核代码可以使用在任何支持OpenCL平台的设备上,即使对应的设备不支持SPIR模式。

  4. 输入的C++ AMP源码会以“主机模式”对主机端代码进行编译。C++ AMP头文件都是设计好的,所以不会有内核代码在主机端模式下进行编译。不过,程序会调用C++ AMP运行时API函数来取代内核执行部分的代码。

  5. 主机端和设备端代码最终都会链接在一起,并产生一个可执行文件

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