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7章 OpenCL设备端内存模型

7.5 私有内存

私有内存指的是各工作项内自己所使用的变量,也包括内核参数。原则上,私有数据通常放置到寄存器上,不过寄存器的资源并不是那么多,当使用的私有内存过多时,一部分数据将会放置到全局内存中。私有内存的分配会影响内核所使用到的寄存器数量。与局部内存一样,指定的架构中所分配的寄存器数量是固定的。而且,不同架构之间的性能差异也很大。

x86类型的CPU所具有的寄存器数量相当少。不过,因为其缓存较大,一些需要将寄存器上的数据放置到栈上的操作,以及将数据返回寄存器的操作,都会在缓存和寄存器之间交换数据,所以这些操作几乎没有什么延迟。使用寄存器时,需要把使用频率较高的数据放在寄存器上,这样这些变量从作用域中的出入将会变的十分高效。

GPU上就不能这样奢侈的使用缓存。有些设备没有读写缓存,有些有缓存的设备上,缓存也十分有限,因此在寄存器也很有限的情况下,工作项所需要的数据很快会填满缓存,这样将会导致有些数据在再需要的时候,在缓存上未命中。设备上的DRAM被填满时,该设备的性能会急剧恶化。开发应用时,需要尽量避免这种情况的发生。

如果寄存器够用,寄存器对于GPU上大量的激活线程时,其功能与局部数据共享(LDS, local data share)的方式很相似(将在第8章进行详细描述)。ADM Radeon HD R9 290X架构中,每个计算单元具有256KB寄存器内存。其有4块(SIMD)寄存器块,每个寄存器块具有256个寄存器,每个寄存器的每个通道能够处理4字节64位宽向量。如果每个工作项使用100个寄存器,那么对于SIMD来说,只能发送出有2波数据,几乎没有什么指令延迟隐藏。而当每个工作项使用49个寄存器时,那么就可以发出5波数据,这样就能很好的隐藏指令延迟。

虽然,数据转移在寄存器中处理起来更加高效,不过这样会消耗掉计算核中的一些线程束,无法进行延迟隐藏,并且这样会导致更多缓存数据交换操作,从而浪费更多GPU计算周期。

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