OpenCL 和OpenGL 的区别

OpenCL 和OpenGL 都可以用来处理计算机图形和数据处理，但是它们的适用领域，工作原理以及功能方式都不相同。本篇文章将介绍OpenCL和OpenGL的区别。

OpenCL 和OpenGL 的概述

OpenCL是一种基于开放标准的平台，它可以让应用程序使用各种计算平台，包括CPU和GPU。OpenCL的主要目的是充分利用基于多核处理器的计算机硬件。
OpenGL是一种专为计算机图形而生的API（应用程序接口），只能用于处理图形和渲染。它允许开发人员创建复杂的图形和动画，还可以用于游戏、虚拟现实、电影特效、CAD和计算机辅助设计等应用程序。

OpenCL 和OpenGL 的功能区别

OpenCL主要用于通用的并行计算，它基于预定义的数据结构和代码，可以让GPU处理各种通用的计算任务，例如视频处理、金融建模、科学计算和影像处理等，充分利用现代GPU的并行可扩展性。OpenCL可以在多个硬件平台上运行，包括CPU、GPU和FPGA，并且与OpenGL、Direct3D和其他API无关，因此可以与不同的图形API进行交互。
而OpenGL专注于计算机图形处理和渲染，它提供了一个强大的渲染管道，具有着广泛的支持和广泛的用途。在游戏和虚拟现实应用程序中，OpenGL被用作实时图形渲染的标准API。但是，OpenGL无法执行通用的计算任务，这要求我们使用其他API，例如OpenCL或CUDA。

OpenCL 和OpenGL 的API和程序设计语言

OpenCL和OpenGL都有各自的API和编程语言:

OpenCL使用C语言和C++，支持多个平台，并提供了与C++兼容的API和STL的支持。在OpenCL中，我们编写的程序称为“内核”，其功能类似于一种函数。
OpenGL使用C语言和C++，已经获得了广泛的应用。OpenGL程序是通过所谓的“状态机”系统来工作的，它管理了当前OpenGL操作的各种状态和变量。OpenGL 4.3以后提供了新的GLSL着色语言，可用于编写着色器和渲染管道。

OpenCL 和OpenGL 的性能问题

性能是任何计算机任务都需要考虑的一个关键问题。OpenCL和OpenGL都有自己的优势和限制，具体取决于特定的应用场景。
对于计算密集型任务，使用OpenCL可以获得快速的加速。这是因为OpenCL使用并行计算来提高性能，硬件设备的全部资源都可以利用起来。例如，对于一个图像处理库，OpenCL可以使用并行计算来加快图像的处理速度。这种计算密集型的任务倾向于很适合使用OpenCL。
对于图形处理和渲染，OpenGL是更为适合的，因为其渲染管道和状态机系统的架构允许它针对图形进行高性能优化。OpenGL在图形处理和渲染方面表现卓越，并在游戏和虚拟现实中被广泛使用。

OpenCL 和OpenGL 的示例代码

以下是OpenCL和OpenGL的示例代码：
* OpenCL代码示例:

#include <stdio.h>
#include <CL/cl.h>

#define MAX_SOURCE_SIZE (0x100000)

int main() {
   // 创建OpenCL环境
   cl_platform_id platform_id = NULL;
   cl_device_id device_id = NULL;   
   cl_context context = NULL;
   cl_command_queue command_queue = NULL;
   cl_mem memobj = NULL;
   cl_program program = NULL;
   cl_kernel kernel = NULL;
   cl_uint ret_num_devices;
   cl_uint ret_num_platforms;
   cl_int ret;

   char string[MEM_SIZE];

   FILE *fp;
   char fileName[] = "./hello.cl";
   char *source_str;
   size_t source_size;

   /* 加载内核文件 */
   fp = fopen(fileName, "r");
   if (!fp) {
      fprintf(stderr, "Failed to load kernel.\n");
      exit(1);
   }
   source_str = (char*)malloc(MAX_SOURCE_SIZE);
   source_size = fread(source_str, 1, MAX_SOURCE_SIZE, fp);
   fclose(fp);

   /* 初始化OpenCL环境 */
   ret = clGetPlatformIDs(1, &platform_id, &ret_num_platforms);
   ret = clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT, 1, &device_id, &ret_num_devices);
   context = clCreateContext(NULL, 1, &device_id, NULL, NULL, &ret);
   command_queue = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, &ret);
   memobj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE,MEM_SIZE * sizeof(char), NULL, &ret);
   program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char **)&source_str,
      (const size_t *)&source_size, &ret);
   ret = clBuildProgram(program, 1, &device_id, NULL, NULL, NULL);
   kernel = clCreateKernel(program, "hello", &ret);
   ret = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&memobj);

   /* 将内核编译到设备上 */
   ret = clEnqueueTask(command_queue, kernel, 0, NULL,NULL);

   /* 将内存缓冲区中的数据读取回来 */
   ret = clEnqueueReadBuffer(command_queue, memobj, CL_TRUE, 0,
      MEM_SIZE * sizeof(char),string, 0, NULL, NULL);

   /* 显示结果 */
   puts(string);

   /* 释放OpenCL资源 */
   ret = clFlush(command_queue);
   ret = clFinish(command_queue);
   ret = clReleaseKernel(kernel);
   ret = clReleaseProgram(program);
   ret = clReleaseMemObject(memobj);
   ret = clReleaseCommandQueue(command_queue);
   ret = clReleaseContext(context);

   free(source_str);

   return 0;
}

• OpenGL代码示例：

#include <GL/glut.h> 

void display(void) {
   glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
   glColor3f(1.0, 0.0, 0.0);
   glBegin(GL_POLYGON);
      glVertex3f(0.25, 0.25, 0.0);
      glVertex3f(0.75, 0.25, 0.0);
      glVertex3f(0.75, 0.75, 0.0);
      glVertex3f(0.25, 0.75, 0.0);
   glEnd();
   glFlush();
}

int main(int argc, char** argv) {
   glutInit(&argc, argv);
   glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE);
   glutInitWindowSize(300, 300);
   glutInitWindowPosition(100, 100);
   glutCreateWindow("OpenGL - Hello World");
   glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 0.0);
   glutDisplayFunc(display);
   glutMainLoop();
   return 0;
}

结论

OpenCL和OpenGL是两种独立的API，它们面向不同的应用场景：OpenCL主要用于通用并行计算，而OpenGL则专注于计算机图形处理和渲染。尽管它们都使用C和C++作为编程语言，但它们的工作方式、编程模型、应用案例以及性能都不同。选择使用OpenCL还是OpenGL，需要根据具体的应用需求和硬件平台类型进行综合评估，以确定哪个API更加适用。