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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第6章 OpenCL主机端内存模型

为了保证在各种硬件上都具有良好的可移植性,OpenCL提供了一个较为完善的抽象内存模型。这个内存模型足以应对各种硬件设备,提供足够强的内存序保证开发者所写的表达式的正确性,并且能够并行的完成。抽象的内存模型也作为连接编程者和硬件的重要接口。编程者可以基于模型规则进行代码的书写,而无需考虑设备端在执行内核时将如何处理这段内存。硬件供应商在实现其SDK运行时部分时,也需要将其硬件的具体组件映射到内存模型中。并且提前定义组件映射关系,即可保证编程者只能和相应的组件进行互动。

之前的章节中,已经涉及到一些关于OpenCL内存模型的内容。例如,在第3章和第4章已经使用到的数组和图像内存。也介绍了内存区域,例如:全局和局部。本章和第7章将要讨论内存模型更多的细节。我们将内存模型分为两个部分:主机端内存模型和设备端内存模型。设备端内存模型将在下章进行讨论,其内容与“内核在运行时如何使用内存对象和其他数据”相关。

OpenCL设备包括GPU和其他加速器,这些设备上的内存系统与CPU所使用的主存是分开的。通常,OpenCL主机端内存模型的一致性是松散的,这使得全局内存同步只能使用事件来完成。OpenCL 2.0标准中添加了对内存一致性的保证,其借鉴了C/C++11和Java类似的机制。

为了在系统中支持多个离散内存系统,以及各种一致性模型,这就使得OpenCL内存对象的定义与主机CPU的内存有所不同。需要使用对应API来完成,数据从CPU指针搬入OpenCL内存对象,或是CPU指针接收OpenCL内存对象的数据的操作。对于OpenCL内存对象来说,对其尤为重要的是上下文对象,而非设备对象。所以,数据在转移的时不会专门去指定具体的设备。这部分的工作就交由运行时来完成,运行时需要确保正确的数据,在正确的时间内出现在正确的位置上。

本章我们先要聊一下OpenCL中定义的内存对象的类型,然后在了解一下如何使用主机端API来管理内存对象。

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