显卡OpenCL怎么开启

OpenCL（Open Computing Language）是一种用于并行计算和图像处理的开放式标准。可用于CPU和GPU等不同硬件平台，使计算机能够更高效地处理大规模数据。而显卡上的OpenCL显然比CPU上的OpenCL运行更加迅速，因此我们需要了解如何在显卡上开启OpenCL。下面将介绍显卡OpenCL开启的方法。

确认显卡支持OpenCL

首先我们需要确认自己的显卡支持OpenCL。可以在显卡厂商的官方网站上查找该显卡详细的技术参数。也可以通过一些第三方工具来检测显卡是否支持OpenCl。

例如，在Windows系统上，我们可以使用GPU-Z来检测显卡的OpenCL支持。

安装显卡驱动程序

如果您的显卡支持OpenCL，但仍然无法使用OpenCL，那么您需要检查并升级驱动程序。在大多数情况下，OpenCL驱动程序已经包含在显卡驱动程序的更新版本中，因此我们需要安装最新的显卡驱动程序。

例如，在NVIDIA显卡上，可以通过打开NVIDIA官方网站下载最新的驱动程序，并执行安装程序进行升级。

安装OpenCL开发环境

OpenCL的应用程序需要OpenCL的开发环境支持。您可以下载和安装开发环境来创建和运行OpenCL应用程序。

例如，在Windows系统上，我们可以使用Intel SDK for OpenCL应用程序包 (SDK)作为开发环境来创建和构建OpenCL应用程序。

示例代码

当我们完成上述步骤后，就可以使用显卡OpenCL来加速计算了。下面是一个使用OpenCL对向量进行平方和计算的示例代码。该代码使用数组表示向量，使用OpenCL在显卡上并行计算平方和。

//使用OpenCL计算向量中的平方和
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#ifdef __APPLE__
#include <OpenCL/opencl.h>
#else
#include <CL/cl.h>
#endif

#define MAX_SOURCE_SIZE (0x100000)

int main()
{
    int i;
    const int elements = 2048;
    size_t datasize = sizeof(float)*elements;

    //分配内存并初始化数组
    float *input = (float*)malloc(datasize);
    for(i=0;i<elements;i++)
        input[i] = (float)i;

    //获取平台数量
    cl_uint num_platforms;
    clGetPlatformIDs(0, NULL, &num_platforms);

    //获取第一个平台
    cl_platform_id platform_id;
    clGetPlatformIDs(1, &platform_id, NULL);

    //获取设备数量
    cl_uint num_devices;
    clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 0, NULL, &num_devices);

    //获取设备列表
    cl_device_id device_id;
    clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device_id, NULL);

    //创建OpenCL上下文
    cl_context context = clCreateContext(NULL, 1, &device_id, NULL, NULL, NULL);

    //创建命令队列
    cl_command_queue queue = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, NULL);

    //创建内存对象
    cl_mem mem_input = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, datasize,input, NULL);

    cl_mem mem_output = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(float), NULL, NULL);

    //读取和构建OpenCL程序
    FILE *fp;
    char *source_str;
    size_t source_size;

    fp = fopen("square_sum.cl", "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);

    cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char**)&source_str, (const size_t*)&source_size, NULL);

    //编译OpenCL程序
    if (clBuildProgram(program, 1, &device_id, NULL, NULL, NULL) != CL_SUCCESS) {
        fprintf(stderr, "Compilation failed.\n");
        exit(1);
    }

    //创建内核函数
    cl_kernel kernel = clCreateKernel(program, "square_sum", NULL);

    //设置内核参数
    clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &mem_input);
    clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &mem_output);
    clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(int), &elements);

    //将输入数据从主机端写入 OpenCL 设备端
    clEnqueueWriteBuffer(queue, mem_input, CL_TRUE, 0, datasize, input, 0, NULL, NULL);

    //运行内核
    size_t global_item_size = elements;
    size_t local_item_size = 64;
    clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, &global_item_size, &local_item_size, 0, NULL, NULL);

    //将计算结果从 OpenCL 设备端读取到主机端
    float sum;
    clEnqueueReadBuffer(queue, mem_output, CL_TRUE, 0, sizeof(float), &sum, 0, NULL, NULL);

    printf("The square sum is %f\n", sum);

    //释放资源
    clReleaseKernel(kernel);
    clReleaseProgram(program);
    clReleaseCommandQueue(queue);
    clReleaseMemObject(mem_input);
    clReleaseMemObject(mem_output);
    clReleaseContext(context);

    free(input);
    free(source_str);

    return 0;
}

上述代码使用了OpenCL实现了一个对向量进行平方和计算的简单应用程序。我们可以通过修改代码中的数据和内核来进行更复杂的计算。

结论

通过本文我们了解到了如何开启显卡上的OpenCL并使用示例代码进行开发和测试。当我们需要提高计算效率时，可以使用显卡上的OpenCL进行计算加速，使计算机能够更有效地处理大规模数据。