OpenCL 使用流程解析：从 vector_add 窥探异构编程魅力

2024-01-31 09:09:26

极智 AI | OpenCL 使用流程解析

序言

在人工智能领域，OpenCL 凭借其强大的并行计算能力，逐渐成为各方关注的焦点。本文将深入剖析 OpenCL 的使用流程，以 vector_add 为例，细致讲解 cpp 和 .cl 文件的编写过程。相信这篇文章能为各位 AI 探索者指点迷津。

OpenCL 基本架构

OpenCL 是一种异构编程框架，可让开发者在各种处理器（如 CPU、GPU）上执行并行任务。其架构主要包含以下组件：

主机代码（.cpp）： 定义并管理平台和设备，创建内核并将其发送到设备执行。
设备代码（.cl）： 包含内核函数，在设备上执行并行任务。
内核函数： 指定并行执行的代码块，由工作组中的工作项组成。

编写 cpp 文件

cpp 文件负责创建 OpenCL 平台和设备，编译并执行设备代码。其编写步骤如下：

创建平台和设备：

cl::Platform platform = cl::Platform::getDefault();
cl::Device device = platform.getDevices()[0];

创建上下文：
```
cl::Context context(device);
```

创建命令队列：

cl::CommandQueue queue(context, device);

创建内核程序：

std::string kernel_source = ...; // 从文件或字符串中读取内核代码
cl::Program program(context, kernel_source);
program.build(device);

创建内核：

cl::Kernel kernel(program, "vector_add");

设置内核参数：

kernel.setArg(0, input_buffer);
kernel.setArg(1, output_buffer);

执行内核：

queue.enqueueNDRangeKernel(kernel, ...); // 指定工作组尺寸和全局工作尺寸

编写 .cl 文件

.cl 文件包含内核函数，负责在设备上执行并行计算。vector_add 的内核函数如下：

__kernel void vector_add(
    __global float *input_a,
    __global float *input_b,
    __global float *output)
{
    int i = get_global_id(0);
    output[i] = input_a[i] + input_b[i];
}

示例程序

以下是一个完整的 vector_add 示例程序：

#include <CL/cl.hpp>

int main() {
    // 创建平台、设备、上下文和命令队列
    cl::Platform platform = cl::Platform::getDefault();
    cl::Device device = platform.getDevices()[0];
    cl::Context context(device);
    cl::CommandQueue queue(context, device);

    // 创建内核程序
    std::string kernel_source = "..."; // 从文件或字符串中读取内核代码
    cl::Program program(context, kernel_source);
    program.build(device);

    // 创建内核
    cl::Kernel kernel(program, "vector_add");

    // 创建输入和输出缓冲区
    cl::Buffer input_a(context, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(float) * 100);
    cl::Buffer input_b(context, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(float) * 100);
    cl::Buffer output(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(float) * 100);

    // 将数据复制到设备
    queue.enqueueWriteBuffer(input_a, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * 100, input_data_a);
    queue.enqueueWriteBuffer(input_b, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * 100, input_data_b);

    // 设置内核参数
    kernel.setArg(0, input_a);
    kernel.setArg(1, input_b);
    kernel.setArg(2, output);

    // 执行内核
    queue.enqueueNDRangeKernel(kernel, cl::NullRange, cl::NDRange(100), cl::NullRange);

    // 将结果复制回主机
    std::vector<float> output_data(100);
    queue.enqueueReadBuffer(output, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * 100, output_data.data());

    return 0;
}