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  • OpenCL编程基本流程及完整示例

    1. 选择OpenCL平台并创建一个上下文


    平台(Platform)是指主机和OpenCL管理框架下的若干个设备构成的可以运行OpenCL程序的完整硬件系统,这个是跑OpenCL程序的基础,所以第一步要选择一个可用的OpenCL品台。一台机器上可以有不止一个这样的品台,一个平台也可以有不止一个GPU。

    主要涉及的函数: clGetPlatformIDs() ,用于获取可用的平台;

     clCreateContextFromType(), 创建一个OpenCL运行时山下文环境;


    2. 选择设备并创建命令队列


    选择平台并创建好OpenCL上下文环境之后,要做的事选择运行时用到的设备,还要创建一个命令队列,命令队列里定义了设备要完成的操作,以及各个操作的运行次序。

    主要涉及的函数:clCreateCommandQueue(),用于创建一个指定设备上的上下文环境,第二个参数定义了选择的设备。


    3. 创建和构建程序对象


    程序对象用来存储与上下文相关联的设备的已编译可执行代码,同时也完成内核源代码的加载编译工作。

    主要涉及的函数:clCreateProgramWithSource(), 这个函数会创建一个程序对象,在创建的同时,把已经转化成字符串形式的内核源代码加载到该程序对象中。 

    clBuildProgram()用于编译指定程序对象中的内核源代码,编译成功之后,再把编译代码存储在程序对象中。


    4. 创建内核和内存对象


    要执行程序对象中的已编译成功的内核运算,需要在内存中创建内核并分配内核函数的参数,在GPU上定义内存对象并分配存储空间。

    主要涉及的函数:clCreateKernel(), 创建内核;

    clCreateBuffer(),分配内存对象的存储空间,这些对象可以由内核函数直接访问。


    5. 设置内核数据并执行内核


    创建内核和内存对象之后,接下来要设置核函数的数据,并将要执行的内核排队。

    主要涉及的函数:clEnqueueNDRangeKernel(),用于设置内核函数的所有参与运算的数据。    利用命令队列对要在设备上执行的内核排队。需要注意的是,执行内核排队之后并不意味着这个内核一定会立即执行,只是排队到了执行队列中。


    6. 读取执行结果并释放OpenCL资源


    内核执行完成之后,需要把数据从GPU拷贝到CPU中,供主机进一步处理,所有者写工作完成之后需要释放所有的OpenCL资源。

    主要涉及的函数:clEnqueueReadBuffer(),读取设备内存数据到主机内存;

      clReleaseXXX(),释放OpenCL资源。


    以下程序包含了以上所有6个步骤,功能很简单,实现两个数组求和。

    主程序:

    #include <iostream>
    #include <fstream>
    #include <sstream>
    #include <CL/cl.h>
    
    const int ARRAY_SIZE = 1000;
    
    //一、 选择OpenCL平台并创建一个上下文
    cl_context CreateContext()
    {
    	cl_int errNum;
    	cl_uint numPlatforms;
    	cl_platform_id firstPlatformId;
    	cl_context context = NULL;
    
    	//选择可用的平台中的第一个
    	errNum = clGetPlatformIDs(1, &firstPlatformId, &numPlatforms);
    	if (errNum != CL_SUCCESS || numPlatforms <= 0)
    	{
    		std::cerr << "Failed to find any OpenCL platforms." << std::endl;
    		return NULL;
    	}
    
    	//创建一个OpenCL上下文环境
    	cl_context_properties contextProperties[] =
    	{
    		CL_CONTEXT_PLATFORM,
    		(cl_context_properties)firstPlatformId,
    		0
    	};
    	context = clCreateContextFromType(contextProperties, CL_DEVICE_TYPE_GPU,
    		NULL, NULL, &errNum);
    
    	return context;
    }
    
    
    //二、 创建设备并创建命令队列
    cl_command_queue CreateCommandQueue(cl_context context, cl_device_id *device)
    {
    	cl_int errNum;
    	cl_device_id *devices;
    	cl_command_queue commandQueue = NULL;
    	size_t deviceBufferSize = -1;
    
    	// 获取设备缓冲区大小
    	errNum = clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, 0, NULL, &deviceBufferSize);
    
    	if (deviceBufferSize <= 0)
    	{
    		std::cerr << "No devices available.";
    		return NULL;
    	}
    
    	// 为设备分配缓存空间
    	devices = new cl_device_id[deviceBufferSize / sizeof(cl_device_id)];
    	errNum = clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, deviceBufferSize, devices, NULL);
    
    	//选取可用设备中的第一个
    	commandQueue = clCreateCommandQueue(context, devices[0], 0, NULL);
    
    	*device = devices[0];
    	delete[] devices;
    	return commandQueue;
    }
    
    
    // 三、创建和构建程序对象
    cl_program CreateProgram(cl_context context, cl_device_id device, const char* fileName)
    {
    	cl_int errNum;
    	cl_program program;
    
    	std::ifstream kernelFile(fileName, std::ios::in);
    	if (!kernelFile.is_open())
    	{
    		std::cerr << "Failed to open file for reading: " << fileName << std::endl;
    		return NULL;
    	}
    
    	std::ostringstream oss;
    	oss << kernelFile.rdbuf();
    
    	std::string srcStdStr = oss.str();
    	const char *srcStr = srcStdStr.c_str();
    	program = clCreateProgramWithSource(context, 1,
    		(const char**)&srcStr,
    		NULL, NULL);
    
    	errNum = clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
    
    	return program;
    }
    
    //创建和构建程序对象
    bool CreateMemObjects(cl_context context, cl_mem memObjects[3],
    	float *a, float *b)
    {
    	memObjects[0] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR,
    		sizeof(float) * ARRAY_SIZE, a, NULL);
    	memObjects[1] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR,
    		sizeof(float) * ARRAY_SIZE, b, NULL);
    	memObjects[2] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE,
    		sizeof(float) * ARRAY_SIZE, NULL, NULL);
    	return true;
    }
    
    
    // 释放OpenCL资源
    void Cleanup(cl_context context, cl_command_queue commandQueue,
    	cl_program program, cl_kernel kernel, cl_mem memObjects[3])
    {
    	for (int i = 0; i < 3; i++)
    	{
    		if (memObjects[i] != 0)
    			clReleaseMemObject(memObjects[i]);
    	}
    	if (commandQueue != 0)
    		clReleaseCommandQueue(commandQueue);
    
    	if (kernel != 0)
    		clReleaseKernel(kernel);
    
    	if (program != 0)
    		clReleaseProgram(program);
    
    	if (context != 0)
    		clReleaseContext(context);
    }
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
    	cl_context context = 0;
    	cl_command_queue commandQueue = 0;
    	cl_program program = 0;
    	cl_device_id device = 0;
    	cl_kernel kernel = 0;
    	cl_mem memObjects[3] = { 0, 0, 0 };
    	cl_int errNum;
    
    	// 一、选择OpenCL平台并创建一个上下文
    	context = CreateContext();
    
    	// 二、 创建设备并创建命令队列
    	commandQueue = CreateCommandQueue(context, &device);
    
    	//创建和构建程序对象
    	program = CreateProgram(context, device, "HelloWorld.cl");
    
    	// 四、 创建OpenCL内核并分配内存空间
    	kernel = clCreateKernel(program, "hello_kernel", NULL);
    
    	//创建要处理的数据
    	float result[ARRAY_SIZE];
    	float a[ARRAY_SIZE];
    	float b[ARRAY_SIZE];
    	for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
    	{
    		a[i] = (float)i;
    		b[i] = (float)(ARRAY_SIZE - i);
    	}
    
    	//创建内存对象
    	if (!CreateMemObjects(context, memObjects, a, b))
    	{
    		Cleanup(context, commandQueue, program, kernel, memObjects);
    		return 1;
    	}
    
    	// 五、 设置内核数据并执行内核
    	errNum = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &memObjects[0]);
    	errNum |= clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &memObjects[1]);
    	errNum |= clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(cl_mem), &memObjects[2]);
    
    	size_t globalWorkSize[1] = { ARRAY_SIZE };
    	size_t localWorkSize[1] = { 1 };
    
    	errNum = clEnqueueNDRangeKernel(commandQueue, kernel, 1, NULL,
    		globalWorkSize, localWorkSize,
    		0, NULL, NULL);
    
    	// 六、 读取执行结果并释放OpenCL资源
    	errNum = clEnqueueReadBuffer(commandQueue, memObjects[2], CL_TRUE,
    		0, ARRAY_SIZE * sizeof(float), result,
    		0, NULL, NULL);
    
    	for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
    	{
    		std::cout << result[i] << " ";
    	}
    	std::cout << std::endl;
    	std::cout << "Executed program succesfully." << std::endl;
    	getchar();
    	Cleanup(context, commandQueue, program, kernel, memObjects);
    
    	return 0;
    }
    


    核函数文件“HelloWorld.cl”:


    __kernel void hello_kernel(__global const float *a,
    	__global const float *b,
    	__global float *result)
    {
    	int gid = get_global_id(0);
    
    	result[gid] = a[gid] + b[gid];
    }
    

    执行结果:



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