从零開始学习OpenCL开发（一）架构

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本文将作为我《从零開始做OpenCL开发》系列文章的第一篇。

1 异构计算、GPGPU与OpenCL

  OpenCL是当前一个通用的由非常多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其它芯片 异构计算（heterogeneous）的标准，它是跨平台的。旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作，更高效的利用硬件高效的完毕大规模的（尤其是并行度高的）计算。在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟，可是我们知道GPU的芯片结构擅长大规模的并行计算（PC级的GPU可能就是CPU的上万倍），CPU则擅长逻辑控制，因此不仅仅局限与图像渲染，人们希望将这样的计算能力扩展到很多其它领域，所以这也被称为GPGPU（即通用处计算处理的GPU）。

    简单的说，我们的CPU并不适合计算，它是多指令单数据流（MISD）的体系结构，更加擅长的是做逻辑控制，而数据处理基本是单流水线的，所以我们的代码for(i=0;…;i++)这种在CPU上要反复迭代的跑非常多遍，可是你的显卡GPU则不是这样，GPU是典型的单指令多数据（SIMD）的体系结构，它不擅长逻辑控制，可是确实天生的向量计算机器，对于for(i=0;…;i++)这种代码有时仅仅须要跑一遍，所以图形世界中那么多的顶点、片段才干高速的并行在显卡中渲染处理

GPU的晶体管能够到几十亿个，而CPU通常仅仅有几个亿，

如上图是NVidia Femi100的结构，它有着大量的并行计算单元。

所以人们就想怎样将很多其它的计算代码搬到GPU上，让他不知做rendering，而CPU仅仅负责逻辑控制，这样的一个CPU（控制单元）+几个GPU（有时可能再加几个CPU）（计算单元）的架构就是所谓的异构编程（heterogeneous），在这里面的GPU就是GPGPU。异构编程的前景和效率是非常振奋人心的，在非常多领域，尤其是高并行度的计算中，效率提升的数量级不是几倍，而是百倍千倍。

   事实上NVIDIA在非常早就退出了利用其显卡的GPGPU计算 CUDA架构，当时的影响是非常大的，将非常多计算工作（科学计算、图像渲染、游戏）的问题提高了几个数量级的效率，记得那时NVIDIA来浙大介绍CUDA，演示了实时的ray tracing、大量刚体的互相碰撞等样例，还是激动了一下的，CUDA如今好像已经发展到了5.0，并且是NVDIA主力推的通用计算架构，可是CUDA最大的局限就是它仅仅能使用N家自己的显卡，对于广大的A卡用户鞭长莫及。OpenCL则在之后应运而生，它由极大主流芯片商、操作系统、软件开发人员、学术机构、中间件提供者等公司联合发起，它最初由Apple提出发起标准，随后Khronos Group成立工作组，协调这些公司共同维护这套通用的计算语言。Khronos Group听起来比較熟悉吧，图像绘制领域著名的软硬件接口API规范著名的OpenGL也是这个组织维护的，事实上他们还维护了非常多多媒体领域的规范，可能也是类似于Open***起名的（所以刚听到OpenCL的时候就在想它与OpenGl有啥关系），OpenCl没有一个特定的SDK，Khronos Group仅仅是指定标准（你能够理解为他们定义头文件），而详细的implementation则是由不同參与公司来做，这样你会发现NVDIA将OpenCL做了实现后即成到它的CUDA SDK中，而AMD则将事实上现后放在所谓是AMD APP （Accelerated Paral Processing）SDK中,而Intel也做了实现，所以眼下的主流CPU和GPU都支持OpenCL架构，尽管不同公司做了不同的SDK，可是他们都遵照相同的OpenCL规范，也就是说原则上假设你用标准OpenCl头中定义的那些接口的话,使用NVIDIA的SDK编的程序能够跑在A家的显卡上的。可是不同的SDK会有针对他们芯片的特定扩展，这点类似于标砖OpenGL库和GL库扩展的关系。

  OpenGL的出现使得AMD在GPGPU领域最终迎头赶上的NVIDIA，可是NVIDIA虽为OpenCL的一员，可是他们似乎更加看重自己的独门武器CUDA，所以N家对OpenCL实现的扩展也要比AMD少，AMD因为同一时候做CPU和GPU，还有他们的APU，似乎对OpenCL更来劲一些。

2.关于在GPU上写代码的那些事儿

  OpenCL也是通过在GPU上写代码来加速，仅仅只是他把CPU、GPU、其它什么芯片给统一封装了起来，更高了一层，对开发人员也更友好。讲到这里突然非常想赘述一些在GPU上写代码的那些历史。。

  事实上最開始显卡是不存在的，最早的图形处理是放在CPU上，后来发现能够再主板上放一个单独的芯片来加速图形绘制，那时还叫图像处理单元，直到NVIDIA把这东西做强做大，而且第一给它改了个NB的称呼，叫做GPU，也叫图像处理器，后来GPU就以比CPU高几倍的速度增长性能。

   開始的时候GPU不能编程，也叫固定管线的，就是把数据依照固定的通路走完

   和CPU相同作为计算处理器，顺理成章就出来了可编程的GPU，可是那时候想在GPU上编程可不是easy的事，你仅仅能使用GPU汇编来写GPU程序，GPU汇编？听起来就是非常高级的玩意儿，所以那时使用GPU绘制非常多特殊效果的技能仅仅掌握在少数图形project师身上，这样的方式叫可编程管线。

    非常快这样的桎桍被打破，GPU上的高级编程语言诞生，在当时更先进的一些显卡上（记忆中应该是3代显卡開始吧），像C一样的高级语言能够使程序猿更加easy的往GPU写代码，这些语言代表有nvidia和微软一起创作的CG，微软的HLSL，openGl的GLSL等等，如今它们也通常被称为高级着色语言（Shading Language），这些shader眼下已经被广泛应用于我们的各种游戏中。

   在使用shading language的过程中，一些科研人员发现非常多非图形计算的问题（如数学、物理领域的并行计算）能够伪装成图形问题利用Shading Language实如今GPU上计算，而这结果是在CPU上跑速度的N倍，人们又有了新的想法，想着利用GPU这样的性能去解决全部大量并行计算的问题（不仅仅图形领域），这也叫做通用处理的GPU（GPGPU），非常多人尝试这样做了，一段时间非常多论文在写如何如何利用GPU算了哪个东东。。。可是这样的工作都是伪装成图形处理的形式做的，还没有一种天然的语言来让我们在GPU上做通用计算。这时又是NVIDIA带来了革新，09年前后推出的GUDA架构，能够让开发人员在他们的显卡上用高级语言编写通用计算程序，一时CUDA热了起来，直到如今N卡都印着大大的CUDA logo，只是它的局限就是硬件的限制。

  OpenCL则突破了硬件的壁垒，试图在全部支持的硬件上搭建起通用计算的协同平台，无论你是cpu还是gpu通通一视同仁，都能进行计算，能够说OpenCL的意义在于模糊了主板上那两种重要处理器的界限，并使在GPU上跑代码变得更easy。

  3 OpenCL架构

  3.1 硬件层：

  上面说的都是关于通用计算以及OpenCL是什么，以下就提纲挈领的把OpenCL的架构总结一下：

  下面是OpenCL硬件层的抽象

 它是一个Host（控制处理单元，通常由一个CPU担任）和一堆Computer Device（计算处理单元，通常由一些GPU、CPU其它支持的芯片担任），当中Compute Device切分成非常多Processing Element（这是独立參与单数据计算的最小单元，这个不同硬件实现都不一样，如GPU可能就是当中一个Processor，而CPU可能是一个Core，我猜的。。由于这个实现对开发人员是隐藏的），当中非常多个Processing Element能够组成组为一个Computer Unit，一个Unit内的element之间能够方便的共享memory，也仅仅有一个Unit内的element能够实现同步等操作。

3.2 内存架构

当中Host有自己的内存，而在compute Device上则比較复杂，首先有个常量内存，是全部人能用的，通常也是訪问最快的可是最稀少的，然后每一个element有自己的memory，这是private的，一个组内的element有他们共用的一个local memery。细致分析，这是一个高效优雅的内存组织方式。数据能够沿着Host-》gloabal-》local-》private的通道流动（这当中可能跨越了非常多个硬件）。

3.3软件层面的组成

 这些在SDK中都有相应的数据类型

 setup相关：

  Device：相应一个硬件（标准中特别说明多core的CPU是一个整个Device）

  Context：环境上下文，一个Context包括几个device（单个Cpu或GPU），一个Context就是这些device的一个联系纽带，仅仅有在一个Context上的那些Device才干彼此交流工作，你的机器上能够同一时候存在非常多Context。你能够用一个CPu创建context，也能够用一个CPU和一个GPU创建一个。

Command queue：这是个给每一个Device提交的指令序列

内存相关：

Buffers：这个好理解，一块内存

Images：毕竟并行计算大多数的应用前景在图形图像上，所以原生带有几个类型，表示各种维度的图像。

gpu代码运行相关：

 Program：这是全部代码的集合，可能包括Kernel是和其它库，OpenCl是一个动态编译的语言，代码编译后生成一个中间文件（可实现为虚拟机代码或者汇编代码，看不同实现），在使用时连接进入程序读入处理器。

 Kernel：这是在element跑的核函数及其參数组和，假设把计算设备看做好多人同一时候为你做一个事情，那么Kernel就是他们每一个人做的那个事情，这个事情每一个人都是相同的做，可是參数可能是不同的，这就是所谓的单指令多数据体系。

 WorkI tem：这就是代表硬件上的一个Processing Element，最主要的计算单元。

同步相关：

Events：在这样一个分布式计算的环境中，不同单元之间的同步是一个大问题，event是用来同步的

他们的关系例如以下图

   上面就是OpenCL的入门介绍，事实上说实话在10年左右就跟踪过GPGPU相关的东西，那时非常多相关技术还存在于实验室，后来的CUDA出现后，也激动过，学习过一阵，只是CUDA过度依赖于特定硬件，产业应用前景并不好，仅仅能做做project试验，你总不能让用户装个游戏的同一时候，让他顺便换个高配的N卡吧。所以一度也对这个领域不太感兴趣，近期看到OpenCL的出现，发现可能这个架构还是有非常好的应用前景的，也是众多厂商眼下合力力推的一个东西。想想一下一个迭代10000次的for循环一遍过，还是非常激动的一件事。

  在游戏领域，OpenCL已经有了非常多成功的实践，好像EA的F1就已经应用了OpenCL，另一些做海洋的lib应用OpenCL（海面水波的FFT运算在过去是非常慢的），另外还有的库干脆利用OpenCL去直接改动现有的C代码，加速for循环等，甚至还有OpenCl版本号的C++ STL，叫thrust，所以我认为OpenCL可能会真正的给我们带来些什么~

下面是一些关于OpenCL比較重要的资源：

http://www.khronos.org/opencl/ 组织的主页

https://developer.nvidia.com/opencl N家的主页

http://developer.amd.com/resources/heterogeneous-computing/opencl-zone/ A家的主页

http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.2/docs/man/xhtml/ 标准的reference

http://developer.amd.com/wordpress/media/2012/10/opencl-1.2.pdf 必看 最新的1.2版本号标准

http://www.khronos.org/assets/uploads/developers/library/overview/opencl-overview.pdf 必看，入门的review

http://www.kimicat.com/opencl-1/opencl-jiao-xue-yi  一个教学站点