OpenCL

OpenCL (от англ. Open Computing Language — открытый язык вычислений) — фреймворк для написания компьютерных программ, связанных с параллельными вычислениями на различных графических (англ. GPU) и центральных процессорах (англ. CPU). В фреймворк OpenCL входят язык программирования, который базируется на стандарте C99, и интерфейс программирования приложений (англ. API). OpenCL обеспечивает параллелизм на уровне инструкций и на уровне данных и является реализацией техники GPGPU. OpenCL является полностью открытым стандартом, его использование не облагается лицензионными отчислениями.

Цель OpenCL состоит в том, чтобы дополнить OpenGL и OpenAL, которые являются открытыми отраслевыми стандартами для трёхмерной компьютерной графики и звука, пользуясь возможностями GPU. OpenCL разрабатывается и поддерживается некоммерческим консорциумом Khronos Group, в который входят много крупных компаний, включая Apple, AMD, Intel, Nvidia, ARM, Sun Microsystems, Sony Computer Entertainment и другие.

История

OpenCL первоначально был разработан в компании Apple Inc. Apple внесла предложения по разработке спецификации в комитет Khronos. Вскоре компания AMD решила поддержать разработку OpenCL (и DirectX 11), который должен заменить фреймворк Close to Metal. ^{[1] [2]}

16 июня 2008 года была сформирована рабочая группа Khronos Compute для разработки спецификаций OpenCL. В нее вошли Apple, nVidia, AMD, IBM, Intel, ARM, Motorola и другие компании, в том числе специализирующиеся на создании компьютерных игр. Работа велась в течение пяти месяцев, по истечении которых 9 декабря 2008 года организация Khronos Group представила первую версию стандарта.

OpenCL 1.0 была выпущена вместе с Mac OS X 10.6. ^[3]

5 апреля 2009 года компания AMD анонсировала доступность для загрузки beta-версии комплекта разработчика ATI Stream SDK v2.0 в который входит язык мультипроцессорного программирования OpenCL.

20 апреля 2009 года nVidia представила бета-драйвер и комплект для разработки программного обеспечения (SDK) с поддержкой открытого GPGPU-стандарта OpenCL. Данный бета-драйвер предназначен для разработчиков, участвующих в программе «OpenCL Early Access», которые уже с 20 апреля могут принять участие в тестировании бета-версии. Для участников программы «GPU Computing Registered Developers» бета-версия драйвера OpenCL будет доступна позже.^[4][5][6]

26 ноября 2009 года компания nVidia выпустила драйвер с поддержкой OpenCL 1.0 (rev 48).

Для получения наглядного представления, как технология OpenCL использует возможности 24-ядерной системы для отрисовки видеоэффектов, рекомендуется посмотреть следующий демо-ролик: [1].

OpenCL 1.1 был представлен организацией Khronos Group 14 июня 2010 года. В новой версии значительно расширены функциональные возможности для параллельного программирования, гибкость и производительность, а также:

• Новые типы данных, включая 3-компонентные векторы и дополнительные форматы изображений;
• Обработка команд из нескольких потоков хоста и обработки буфера между несколькими устройствами;
• Операции по регионам буфера включая чтение, запись и копирование 1D, 2D или 3D прямоугольных областей;
• Расширенное использование события для управления и контроля выполнения команд;
• Улучшенное взаимодействие с OpenGL за счет эффективного обмена изображениями.

OpenCL 1.2 увидел свет 15 ноября 2011 года. В новой версии отмечено множество небольших улучшений, связанных с увеличением гибкости языка и оптимизацией производительности. Из добавленных в OpenCL 1.2 значительных новшеств отмечается:

• Партицирование устройств — возможность разбиения на уровне OpenCL-приложения устройства на несколько подустройств для непосредственной привязки работ к конкретным вычислительным блокам, резервирования ресурсов для более приоритетных задач или более эффективного совместного использования аппаратных ресурсов, таких как кэш;
• Раздельная компиляция и связывание объектов — появилась возможность создания динамических библиотек, позволяющих использовать в сторонних программах, ранее реализованные подпрограммы с OpenCL-вычислениями;
• Расширенная поддержка изображений, включая возможность работы с одномерными изображениями и массивами одномерных или двухмерных изображений. Кроме того, в расширении для организации совместного доступа (sharing) добавлена возможность создания OpenCL-изображения на основе отдельных текстур OpenGL или массивов текстур;
• Встроенные OpenCL-ядра теперь позволяют использовать возможности специализированного или непрограммируемого аппаратного обеспечения и связанных с ним прошивок. Например, появилась возможность использования возможностей и более тесной интеграции с фреймворком OpenCL таких устройств, как DSP-процессоры или видео кодировщики/декодировщики;
• Возможность бесшовного совместного использования поверхностей (Media Surface Sharing) между OpenCL и API DirectX 9/11.

События

• 3 марта 2011 — Khronos Group объявляет о создании рабочей группы WebCL для разработки JavaScript-интерфейса к стандарту OpenCL. Это создает потенциал для того, чтобы использовать GPU и многоядерных процессоры для параллельной обработки вычислений в веб-браузере.^[7]
• 4 мая 2011 — подразделение Nokia Research представило открытое расширение WebCL для браузера Firefox.^[7]
• 1 июля 2011 — Samsung Electronics представила открытый прототип WebCL для движка WebKit.^[7]
• 8 августа 2011 — AMD выпустила OpenCL-драйвер AMD Accelerated Parallel Processing (APP) Software Development Kit (SDK) v2.5, заменив ATI Stream SDK.
• 15 ноября 2011 — комитет Khronos представил обновлённую спецификацию OpenCL 1.2. В новой версии отмечено множество небольших улучшений, связанных с увеличением гибкости языка и оптимизацией производительности.
• 1 декабря 2012 — комитет Khronos представил очередное обновление спецификации OpenCL 1.2. В новой версии улучшено взаимодействие с OpenGL, улучшена безопасность в WebGL, добавлена поддержка загрузки OpenCL программ из промежуточного представления SPIR.

Особенности языка

Ключевыми отличиями используемого языка от Си (стандарт ISO 1999 года) являются:

• Отсутствие поддержки указателей на функции, рекурсии, битовых полей, массивов переменной длины (VLA), стандартных заголовочных файлов^[8]
• Расширения языка для параллелизма: векторные типы, синхронизация, функции для Work-items/Work-Groups^[8]
• Квалификаторы типов памяти: __global, __local, __constant, __private
• Иной набор встроенных функций

Примеры

Пример вычисления БПФ: ^[9]

  // создание вычислительного контекста для GPU (видеокарты)
  context = clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU, NULL, NULL, NULL);
 
  // создание очереди команд
  queue = clCreateCommandQueue(context, NULL, 0, NULL);
 
  // выделение памяти в виде буферов
  memobjs[0] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(float)*2*num_entries, srcA, NULL);
  memobjs[1] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(float)*2*num_entries, NULL, NULL);
 
  // создание программы из исходных текстов
  program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &fft1D_1024_kernel_src, NULL, NULL);
 
  // компиляция программы
  clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
 
  // создание объекта kernel из скомпилированной программы
  kernel = clCreateKernel(program, "fft1D_1024", NULL);
 
  // подготовка аргументов
  clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&memobjs[0]);
  clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *)&memobjs[1]);
  clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL);
  clSetKernelArg(kernel, 3, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL);
 
  // задание N-D диапазона с размерностями work-item и отправка в очередь исполнения
  global_work_size[0] = num_entries;
  local_work_size[0] = 64;
  clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, global_work_size, local_work_size, 0, NULL, NULL);

Непосредственные вычисления (Основаны на отчете «Fitting FFT onto the G80 Architecture»)^[10]

  // Данный код вычисляет FFT длины 1024, путем разбиения на 16, 16 и 4
 
  __kernel void fft1D_1024 (__global float2 *in, __global float2 *out,
                          __local float *sMemx, __local float *sMemy) {
    int tid = get_local_id(0);
    int blockIdx = get_group_id(0) * 1024 + tid;
    float2 data[16];
 
    // адрес начала обрабатываемых данных в глобальной памяти
    in = in + blockIdx;  out = out + blockIdx;
 
    globalLoads(data, in, 64); // coalesced global reads
    fftRadix16Pass(data);      // in-place radix-16 pass
    twiddleFactorMul(data, tid, 1024, 0);
 
    // локальная перестановка с использованием локальной памяти
    localShuffle(data, sMemx, sMemy, tid, (((tid & 15) * 65) + (tid >> 4)));
    fftRadix16Pass(data);               // in-place radix-16 pass
    twiddleFactorMul(data, tid, 64, 4); // twiddle factor multiplication
 
    localShuffle(data, sMemx, sMemy, tid, (((tid >> 4) * 64) + (tid & 15)));
 
    // 4 вызова БПФ порядка 4
    fftRadix4Pass(data);      // radix-4 function number 1
    fftRadix4Pass(data + 4);  // radix-4 function number 2
    fftRadix4Pass(data + 8);  // radix-4 function number 3
    fftRadix4Pass(data + 12); // radix-4 function number 4
 
    // coalesced global writes
    globalStores(data, out, 64);
  }

Полноценная реализация БПФ на OpenCL доступна на сайте Apple^[11]

Применение

OpenCL находит применение, как одна из реализаций концепции GPU общего назначения, в различном ПО.

• WinZip v16.5 (2012) от Corel — помимо обновлённого движка для улучшения оптимизации его для многоядерных процессоров, добавлена поддержку OpenCL для GPU AMD (однако, не для Intel и Nvidia) — при этом прирост производительности в этом приложении на APU Trinity и Llano составил до 45 %.^[12]

Этот раздел не завершён. Вы поможете проекту, исправив и дополнив его.

См. также

• GPGPU
• AMD FireStream
• CUDA
• Close to Metal
• APU (гибридные процессоры)

Примечания

Ссылки

• www.khronos.org/opencl Официальная страница стандарта (eng.)
• «OpenCL: What you need to know», MacWorld, август 2008
• OpenCL Русскоязычный сайт
• Редакция THG OpenCl: приложения с ускоренной постобработкой  (рус.). Tom's Hardware (18 апреля 2012 года). Архивировано из первоисточника 15 мая 2012. Проверено 24 апреля 2012.

Стандарты The Khronos Group
COLLADA · EGL · OpenCL · OpenGL · OpenGL ES · OpenGL SC · OpenKODE · OpenMAX · OpenML · OpenSL ES · OpenVG · OpenWF · WebGL