什么是OpenCL？

什么是OpenCL？

1.概述

• OpenCL(Open Computing Language 开放计算语言)是一种开放的、免版税的标准，用于超级计算机、云服务器、个人计算机、移动设备和嵌入式平台中各种加速器的跨平台并行编程。OpenCL是由Khronos Group创建和管理的。OpenCL使应用程序能够使用系统或设备中的并行处理能力，从而使应用程序运行得更快、更流畅。

2.OpenCL是如何工作的？

• OpenCL是一种编程框架和运行时，它使程序员能够创建称为内核程序(或内核)的小程序，这些程序可以在系统中的任何处理器上并行编译和执行。处理器可以是不同类型的任意组合，包括cpu、gpu、dsp、fpga或张量处理器——这就是为什么OpenCL经常被称为异构并行编程的解决方案。
• OpenCL框架包含两个api。platform layer API在主机CPU上运行，首先用于使程序能够发现系统中可用的并行处理器或计算设备。通过查询哪些计算设备可用，应用程序可以在不同的系统上便携地运行—适应加速器硬件的不同组合。一旦发现了计算设备，platform layer API就允许应用程序选择并初始化它想要使用的设备。
• 第二个API是Runtime API，它使应用程序的内核程序能够为它们将要运行的计算设备编译，并行加载到这些处理器上并执行。一旦内核程序完成执行，将使用Runtime API收集结果。

• 为了更好使用与不同的处理器，OpenCL抽象出来了四大模型：
  1. 平台模型：描述了OpenCL如何理解拓扑连接系统中的计算资源，对不同硬件及软件实现抽象，方便应用于不同设备
  2. 存储模型：对硬件的各种存储器进行了抽象
  3. 执行模型：程序是如何在硬件上执行的
  4. 编程模型：数据并行和任务并行

3.平台模型

• OpenCL中，需要一个主机处理器（Host），一般为CPU。而其他的硬件处理器（多核CPU/GPU/DSP等）被抽象成Compute Device。每个Compute Device 包含多个 Compute Unit，每个Compute Unit 又包含多个Processing Elements（处理单元）
• 举例说明：计算设备可以是GPU，计算单元对应于GPU内部的流多处理器（streaming multiprocessors(SMs)），处理单元对应于每个SM内部的单个流处理器。处理器通常通过共享指令调度和内存资源，以及增加本地处理器间通信，将处理单元分组为计算单元，以提高实现效率。

4.存储模型

• OpenCL中定义了不同类型的存储区域

• Host memory：主机CPU可用，可以通过直接传输/共享内存的方式与设备端进行数据传输；

• Global/Constant memory：对计算设备上的所有计算单元可用

• Local memory：对计算单元中所有处理单元可用的

• Private memory：对单个处理单元可用，在硬件实现上通常映射为寄存器

• 在 OpenCL 中，全局存储器中的数据内容通过存储对象来表示（Memory Object），在 OpenCL 中较为常用的两个存储对象为：Buffer Objects 和 Image Objects

5.执行模型

• 主机应用程序使用OpenCL命令队列将内核和数据传输函数发送到设备以执行。通过将命令入队到命令队列中，内核和数据传输函数可以与应用程序主机代码并行异步执行。

重要概念：

• Context：每个Context支持多个Device，Host端通过Context与Device端进行交互和管理
• Commend Queue：Host端发送命令到队列中让Device端去执行（顺序乱序执行都行），一个命令队列只能管理一个设备。
• Kernel Objects：OpenCL核心计算部分，类似C语言的代码。在需要设备执行计算任务时，数据会被推送到Device端，然后Device端的计算单元会并发执行内核程序
• Program Objects：Kernel Object的集合，OpenCL中可以使用cl_program表示

执行流程：

1. 查询可用的OpenCL平台和设备
2. 在平台上为OpenCL设备创建一个context
3. 在context上为OpenCL设备创建并编译程序
4. 选择kernel去执行程序
5. 为内核创建为其操作的内存对象
6. 在一个OpenCL Device上创建一个命令队列去执行命令
7. 如果需要，将数据传输命令排队到内存对象中
8. 将内核排队到命令队列中去执行
9. 如果需要，将命令入队，以便将数据传输回主机

高效并行计算：

• 为了提高执行效率，处理器通常会将处理元素分组为计算单元。因此，当使用clEnqueueNDRangeKernel命令时，程序指定了一个工作组大小，该工作组大小表示可以在计算单元上容纳的nrange中的单个工作项组。相同工作组中的工作项能够共享本地内存，使用工作组屏障更容易地同步，并使用工作组函数(如async_work_group_copy)更有效地合作，这些在单独工作组中的工作项之间是不可用的。
  

6.编程模型

OpenCL 定义了两种不同的编程模型：任务并行和数据并行。

• 数据并行：划分计算数据，分配给不同的计算单元进行同时计算，适用于数据相互独立的计算任务。
• 任务并行：计算步骤的每一个步骤有前后依赖，这使得我们无法将计算任务并行执行。于是，我们只能对每一个步骤的数据进行并行，之后将整个流程进行异步/同步串行执行，为了协调整个流程的先后关系，OpenCL 提供了Event 机制用来进行流程同步控制。