AMDOpenCL大学课程(4)

Kernel就是在程序代码中的一个函数，这个函数能在OpenCL设备上执行。一个Kernel对象就是kernel函数以及其相关的输入参数。Kernel对象通过程序对象以及指定的函数名字创建。注意：函数必须是程序源代码中存在的函数。在运行时，编译程序和创建kernel对象是有时间开销的，但这样比较灵活，能够适应不同的OpenCL硬件平台。程序动态编译一般只需一次，而Kernel对象在创建后，可以反复调用。创建Kernel后，运行Kernel之前，我们还要为Kernel对象设置参数。我们可以在Kernel运行后，重新设置参数再次运行。arg_index指定该参数为Kernel函数中的第几个参数(比

AMDOpenCL大学课程(5)

1.AMDGPU架构2.NvdiaGPU架构3.CellBroadbandEngine1.OpenCL编译系统2.Installableclientdriver首先我们可能有疑问，既然OpenCL具有平台无关性，我们为什么还要去研究不同厂商的特殊硬件设备呢?1.了解程序中的循环和数据怎样映射到OpenCLKernel中，便于我们提高代码质量，获得更高的性能。2.了解AMD和Nvdia显卡的区别。3.了解各种硬件的区别，可以帮助我们使用基于这些硬件的一些特殊的OpenCL扩展，这些扩展在后面课程中会讲到。1.对单个线程来说，CPU优化能获得最小时延，而且CPU也适合处理控制流密集的工作，比如if

AMDOpenCL大学课程(3)

OpenCL内存对象就是一些OpenCL数据，这些数据一般在设备内存中，能够被拷入也能够被拷出。OpenCL内存对象包括buffer对象和image对象。buffer对象：连续的内存块----顺序存储，能够通过指针、行列式等直接访问。image对象：是2维或3维的内存对象，只能通过read_image()或write_image()来读取。image对象可以是可读或可写的，但不能同时既可读又可写。该函数会在指定的context上创建一个buffer对象，image对象相对比较复杂，留在后面再讲。flags参数指定buffer对象的读写属性，host_ptr可以是NULL，如果不为NULL，一般

AMDOpenCL大学课程(1)

教程中的英文很简单，我相信学OpenCL的人都能看得懂，而且看原汁原味的英文表述，更有利于我们了解各种术语的来龙去脉。我把这些教程翻译成自己的中文表述，主要是强化理解需要，其实我的英文很烂。在计算机术语中，并行性是指：把一个复杂问题,分解成多个能同时处理的子问题的能力。要实现并行计算，首先我们要有物理上能够实现并行计算的硬件设备，比如多核CPU，每个核能同时实现算术或逻辑运算。通常，我们通过GPU实现两类并行计算：任务并行：把一个问题分解为能够同时执行的多个任务。数据并行：同一个任务内，它的各个部分同时执行。下面我们通过一个农场主雇佣工人摘苹果的例子来描述不同种类的并行计算。1.摘苹果的工人就

AMDOpenCL大学课程(6)

本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPUdevice的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bankconflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。假定X是一个指向整数（32位整数）数组的指针，数组的首地址为0x00001232。一个线程要访问元素X[0],inttmp=X[0];假定memory总线宽度为256位(HD5870就是如此,即为32字节），因为基于字节地址的总线要访问memeory，必须和总线宽度对齐，也就是说按必须32字节对齐来访问memory，比如访问0x00000000,0x00000020,0x000000

AMDOpenCL大学课程(2)

OpenCL可以实现混合设备的并行计算，这些设备包括CPU，GPU，以及其它处理器，比如Cell处理器，DSP等。使用OpenCL编程，可以实现可移植的并行加速代码。[但由于各个OpenCLdevice不同的硬件性能，可能对于程序的优化还要考虑具体的硬件特性]。1.平台模型(PlatformModel)2.执行模型(ExecutionModel)3.内存模型(MemoryModel)4.编程模型(ProgrammingModel)不同厂商的OpenCL实施定义了不同的OpenCL平台，通过OpenCL平台，主机能够和OpenCL设备之间进行交互操作。现在主要的OpenCL平台有AMD、Nvid