OpenCL Runtime简介

OpenCL Runtime是一个用于支持异构程序开发的平台，它允许开发者在CPU、GPU、DSP、FPGA等不同的硬件环境下编写并行程序。

OpenCL Runtime具有以下特点：

1. 通用性：支持不同架构、不同厂商的处理器，可以跨平台运行。
2. 高性能：可以利用硬件加速提升运算速度。
3. 可移植性：可以将一份代码在不同的硬件环境下运行，减少代码维护成本。

OpenCL Runtime基本组成结构如下：

• Host端：负责控制和管理整个系统，调用OpenCL Runtime。
• OpenCL Runtime：负责编译执行OpenCL程序，执行并行计算。
• Device端：负责具体的计算，诸如GPU、DSP等。

下面将通过示例代码介绍OpenCL Runtime的使用。

OpenCL Runtime使用示例

环境配置

在使用OpenCL Runtime之前，需要安装相应的驱动和SDK，以确保系统支持OpenCL。

以Intel OpenCL SDK为例，其安装流程如下：

1. 下载Intel OpenCL SDK，官网地址为： https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/opencl-sdk.html 。

2. 安装OpenCL SDK，安装文件的扩展名为msi，直接双击打开。

3. 配置环境变量。将Intel OpenCL SDK的目录加入PATH环境变量中。

编写OpenCL程序

1. 编写主机端代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <CL/cl.h>
#define MAX_SOURCE_SIZE (0x100000)

void check_error(cl_int err){
    if(err != CL_SUCCESS){
        printf("Error Code: %d\n", err);
        exit(-1);
    }
}

int main() {
   cl_int err;
   cl_platform_id platform_id = NULL;
   cl_device_id device_id = NULL;
   cl_uint num_devices, num_platforms;

   cl_context context = NULL;
   cl_command_queue queue = NULL;
   cl_program program = NULL;
   cl_kernel kernel = NULL;

   char* kernel_source = (char*) calloc(MAX_SOURCE_SIZE, sizeof(char));

   FILE* file = fopen("vector_add_kernel.cl", "r");
   size_t kernel_size = fread(kernel_source, sizeof(char), MAX_SOURCE_SIZE, file);
   fclose(file);

   check_error(clGetPlatformIDs(1, &platform_id, &num_platforms));
   check_error(clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device_id, &num_devices));

   context = clCreateContext(NULL, 1, &device_id, NULL, NULL, &err);
   check_error(err);

   queue = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, &err);
   check_error(err);

   program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char**)&kernel_source, &kernel_size, &err);
   check_error(err);

   check_error(clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL));

   kernel = clCreateKernel(program, "vector_add", &err);
   check_error(err);

   float A[100], B[100], C[100];
   cl_mem buffer_A = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(float) * 100, NULL, &err);
   cl_mem buffer_B = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(float) * 100, NULL, &err);
   cl_mem buffer_C = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(float) * 100, NULL, &err);
   check_error(err);

   for(int i = 0; i < 100; i++){
       A[i] = (float)i;
       B[i] = (float)i * 2.0;
   }

   check_error(clEnqueueWriteBuffer(queue, buffer_A, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * 100, A, 0, NULL, NULL));
   check_error(clEnqueueWriteBuffer(queue, buffer_B, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * 100, B, 0,NULL, NULL));

   check_error(clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &buffer_A));
   check_error(clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &buffer_B));
   check_error(clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(cl_mem), &buffer_C));

   size_t global_size[1] = {100};
   size_t local_size[1] = {10};

   check_error(clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, global_size, local_size, 0, NULL, NULL));

   check_error(clEnqueueReadBuffer(queue, buffer_C, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * 100, C, 0, NULL, NULL));

   for(int i = 0; i < 100; i++){
       printf("%f + %f = %f\n", A[i], B[i], C[i]);
   }

   clFlush(queue);
   clFinish(queue);

   clReleaseMemObject(buffer_A);
   clReleaseMemObject(buffer_B);
   clReleaseMemObject(buffer_C);

   clReleaseKernel(kernel);
   clReleaseCommandQueue(queue);
   clReleaseProgram(program);
   clReleaseContext(context);

   free(kernel_source);

   return 0;
}

这段代码实现了向量加法的程序，分为以下几个步骤：

• 获取可用平台和设备
• 创建上下文和命令队列
• 创建并编译OpenCL程序
• 设置内核函数的参数
• 创建缓冲区
• 将缓冲区写入设备
• 启动内核函数
• 将缓冲区读取回主机端
• 结束程序并释放相应资源

2. 编写设备端代码

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

这段代码实现了向量加法的内核函数，使用__kernel关键字标记函数为内核函数，__global关键字表示该变量存在于全局内存中。

执行程序

将上述两段代码保存成vector_add_host.c和vector_add_device.cl文件后，在命令行中执行以下命令：

gcc vector_add_host.c -o vector_add_host -lOpenCL

然后执行：

./vector_add_host

即可得到向量加法的计算结果。

结论

OpenCL Runtime是一个支持异构程序开发的平台，可以让开发者在不同的硬件环境下编写并行程序。使用OpenCL Runtime，可以充分利用硬件加速，提升程序的运行速度。在使用OpenCL Runtime时，需要理解其基本组成结构，并掌握各个组成部分的使用方法。