3.2 OpenCL平台模型
OpenCL平台需要包含一个主处理器和一个或多个OpenCL设备。平台模型定义了host和device的角色,并且为device提供了一种抽象的硬件模型。一个device可以被划分成一个或多个计算单元,这些计算单元在之后能被分成一个或多个“处理单元”(processing elements)。具体的关系可见图3.1。

图3.1 OpenCL平台具有多个计算设备。每个计算设备都具有一个或多个计算单元。一个计算单元又由一个或多个处理元素(PEs)构成。系统中可以同时具有多个平台。例如,在一个系统中可以既有AMD的平台和Intel的平台。
平台模型是应用开发的重点,其保证了OpenCL代码的可移植性(在具有OpenCL能力的系统间)。即使只在一个系统中,这个系统也可以具有多个不同的OpenCL平台,这些平台可以被不同的应用所使用。平台模型的API允许一个OpenCL应用能够适应和选择对应的平台和计算设备,从而在相应平台和设备上运行应用。
应用可以使用OpenCL运行时API,选择对应提供商提供的对应平台。不过,平台上能指定和互动的设备,也只限于供应商提供的那些设备。例如,如果选择了A公司的平台,那么就不能使用B公司的GPU。不过,平台硬件并不需要由供应商独家提供。例如,AMD和Intel的实现可以使用其他公司的x86 CPU作为设备。
编程者写编写OpenCL C代码时,设备架构会被抽象成平台模型。供应商只需要将抽象的架构映射到对应的物理硬件上即可。平台模型定义了具有一组计算单元的设备,且每个计算单元的功能都是独立的。计算单元也可以划分成更多个处理单元。图3.1展示的就是这样的一种层级模型。举个例子,AMD Radeon R9 290X图形卡(device)包含44个向量处理器(计算单元)。每个计算单元都由4个16通道SIMD引擎,一共就有64个SIMD通道(处理单元)。Radeon R9 290X上每个SIMD通道都能处理一个标量指令。运行GPU设备能同时执行44x16x4=2816条指令。
3.2.1 平台和设备
clGetPlatformIDs()这个API就是查找制定系统上的可用OpenCL平台的集合。在具体的OpenCL程序中,这个API一般会调用两次,用来查询和获取到对应的平台信息。第一次调用这个API需要传入num_platforms作为数量参数,传入NULL作为平台参数。这样就能获取在该系统上有多少个平台可供使用。编程者可以开辟对应大小的空间(指针命名为platforms),来存放对应的平台对象(类型为 cl_platform_id)。第二次调用该API是,就可将platforms传入来获取对应数量的平台对象。平台查找完成后,使用clGetPlatformInfo()API可以查询对应供应商所提供的平台,然后决定使用哪个平台进行运行OpenCL程序。clGetPlatformIDs()这个API需要在其他API之前调用,3.6节中可以从矢量相加的源码中进一步了解。
当平台确定好之后,下一步就是要查询平台上可用的设备了。clGetDeviceIDs()API就是用来做这件事的,并且在使用流程上和clGetPlatformIDs()很类似。clGetDeviceIDs()多了平台对象和设备类型作为入参,不过也需要简单的三步就能创建device:第一,查询设备的数量;第二,分配对应数量的空间来存放设备对象;第三,选择期望使用的设备(确定设备对象)。device_type参数可以将设备限定为GPU(CL_DEVICE_TYPE_GPU),限定为CPU(CL_DEVICE_TYPE_CPU),或所有设备(CL_DEVICE_TYPE_ALL),当然还有其他选项。这些参数都必须传递给clGetDeviceIDs()。相较于平台的查询API,clGetDeviceInfo()API可用来查询每个设备的名称、类型和供应商。
AMD的并行加速处理软件开发工具(APP SDK)中有一个clinfo的程序,其使用clGetPlatformInfo()和clGetDeviceInfo()来获取对应系统中的平台和设备信息。硬件信息,比如内存总量和总线带宽也是可以用该程序获取。在了解其他OpenCL特性之前,我们先休息一下,了解一下clinfo的输入,如图3.2。
译者机器的clinfo显示,译者和原书使用的AMD APP SDK版本不大一样。从观察上来看,原书应该隐藏了一些硬件显示。
原书clinfo信息
图3.2 通过clinfo程序输出一些OpenCL平台和设备信息。我们能看到AMD平台上有两个设备(一个CPU和一个GPU)。这些信息都能通过平台API查询到。
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