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7章 OpenCL设备端内存模型

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设备端内存模型定义了OpenCL应用中工作项的内存空间,这部分空间供内核执行使用。内存模型也定了一致性内存,可供工作项使用。本章会对每种内存空间进行详细的讨论,聊一下各个内存对象所对应的内存空间,也顺便介绍一下同步和内存序。

OpenCL设备上,内存空间被分成四种类型:

  1. 全局内存

  2. 局部内存

  3. 常量内存

  4. 私有内存

OpenCL内存空间分布如图7.1所示。第2章我们讨论过,OpenCL是为了更加广阔的结构进行设计。对内存模型的分级,使得OpenCL程序对架构的利用率更高。每种内存内存空间在实际硬件上的映射,非常影响程序执行效率。不管在硬件上是如何进行映射,对于编程者来说,内存空间都是分开的。此外,如图7.1所示,本地内存和私有内存用来区分工作项和工作组。当使用这种方式对“可编程的松散内存一致模型”进行分层时,使用便签式内存可使得程序更加高效。如我们看到的大多GPU设备一样,都有和x86架构一样的内存一致性系统。

图7.1 OpenCL设备端的内存空间分布

内核函数中的函数参数和局部变量默认都在私有内存中存储。指针参数放置的位置就没有那么固定了,其取决于数据从哪来,或哪里是用到这些数据。指针本身的地址则毫无疑问的存储在私有内存中。如果通过指针指定数据,那么内存地址将严格分离。将一个地址空间的数据强制转换成另一地址的数据,这样做是非法的,因为这样做的话必然会在全局可访问的地址上创建一个内存副本,或是使用编译器在某块地址空间内创建一份数据副本,这在实际中是无法完成的。不过,本章我们将介绍OpenCL 2.0新添加的统一地址空间,其能在某些条件下推断出可访问的地址空间。图像也可以使用统一地址空间,所以我们也会在讨论统一地址空间时讨论图像。

详细讨论这些内存之前,后续几节将大致描述一下工作项同步和通讯的能力。了解了这些能力,对于我们讨论各个内存空间的特性很有帮助。