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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  • 5.4.1 原生内核
  • 5.4.2 内置内核

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  1. 第5章 OpenCL运行时和并发模型

5.4 原生和内置内核

OpenCL定义了两种不需要cl_kernel对象的入队执行机制,就是原生内核和内置内核。原生内核和内置内核是相互独立的两个概念。原生内核提供一种机制,将标准C函数(异构设备上)入队执行。内置内核需要指定的设备,并且提供对应机制允许应用开发者启动"特殊"的硬件加速模块(有可能就是指定的设备)。

5.4.1 原生内核

原生内核是一种回调的机制,其能更简洁的集成进OpenCL的执行模型中。原生内核允许使用传统编译器去编译C标准函数(与OpenCL不同),并将编译好的C函数在放入OpenCL的任务执行图中,由事件来触发下一个事件。原生内核可以在一个设备上入队执行,并且与OpenCL内核共享内存对象。

原生内核与OpenCL内核的区别在于设置参数方面。原生内核使用对应的API进行入队(clEnqueueNativeKernel()),将标准C函数通过指针的方式进行传入。参数列表需要连同其大小,打包传入设备。

cl_int
clEnqueueNativeKernel(
  cl_command_queue command_queue,
  void (CL_CALLBACK *user_func)(void *),
  void *args,
  size_t cb_args,
  cl_uint num_mem_objects,
  const cl_mem *mem_list,
  const void **args_mem_loc,
  cl_uint num_events_in_wait_list,
  const cl_event *event_wait_list,
  cl_event *event)

常规OpenCL内核可以将数组和图像作为参数传入,原生内核同样可以使用对应的数组和图像作为输入。OpenCL中向原生内核传递参数完成后,会通过一种方式进行解包。可以通过设置mem_list的实参,向原生内核传入一个内存对象链表;args_mem_loc参数存储一个指针链表,用于存储解包之后的内存对象。

为了更加形象的表达,代码清单5.8中,我们使用了一个原生函数foo(),其参数链表中包含5个值,其中第0个参数存储是5,第2个存储是8;1,3参数是两个数组对象;4参数是一个图像对象(如图5.6所示)。

程序清单5.8 将原生foo()入队

图5.6 程序清单5.8中,使用clEnqueueNativeKernel()实例,展示内存对象和参数的对应关系

5.4.2 内置内核

内置内核与设备是捆绑关系,其也不会在运行时由源码进行构建。通常的内置内核会展示硬件对固定函数的加速能力,这个硬件可能是一种支持OpenCL的特殊嵌入式设备,或是自定义设备。内置内核属于OpenCL定义之外的内容,因此内置内核实现的最总解释权还在硬件供应商那里。

作为OpenCL的扩展,Intel实现了运动估计的内置内核。该扩展利用了OpenCL扩展架构,对指定领域的功能进行加速,Intel所有支持OpenCL的设备都支持该功能(进行运动估计)。

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