OpenCL：GPU与CPU并行计算入门

"eetop.cn_OpenCL.Parallel Computing on the GPU and CPU.siggraph.munshi.pdf" 是一本关于GPU系统开发的优秀书籍，能够帮助读者掌握最先进的技术。 该书深入探讨了现代处理器的并行计算，特别是针对GPU和CPU的并行计算。随着技术的发展，CPU已经具备了多核架构，从而推动了性能的提升。另一方面，GPU正从专门的图形处理单元转变为通用的数据并行计算协处理器，同时提高了数值计算的精度，无论是单精度还是双精度。 作者指出，利用处理器的并行性进行编程是一项挑战。CPU和GPU的并行编程有不同的技术和方法，而且每个供应商可能都有自己的专有技术。传统的图形API（如OpenGL）并不完全适合于通用计算任务，因此需要一种新的抽象层来解决这个问题。 这就是OpenCL的出现，它是一种开放的计算语言，旨在访问异构计算资源。OpenCL支持在单个或多个处理器上进行并行执行，包括GPU、CPU以及多个GPU的组合。此外，它有桌面和手持设备两种配置文件，设计时考虑到了与图形API如OpenGL的协同工作。 OpenCL作为一个开放标准，其规范正处于审查阶段，且是免版税的。这鼓励了广泛的采用和跨平台的兼容性，使得开发者能够在不同的硬件平台上编写可移植的并行代码，从而充分利用现代硬件的计算能力。 OpenCL的核心特性包括： 1. **源码级可移植性**：OpenCL提供了统一的编程模型，使得代码可以在不同类型的处理器上运行。 2. **数据并行性**：OpenCL允许开发者创建并行执行的任务，处理大量数据。 3. **设备独立性**：开发者可以编写一次代码，然后在不同的硬件设备上运行，包括不同厂商的GPU和CPU。 4. **上下文和队列管理**：OpenCL提供上下文（Context）来管理设备和内存，并通过命令队列（Command Queue）调度并行任务。 5. **内存模型**：OpenCL具有灵活的内存层次结构，包括全局、局部、私有和共享内存，适应不同类型的并行计算需求。 6. **内核函数**：程序员可以定义内核函数，这些函数将在设备上并行执行。 7. **事件和同步机制**：OpenCL提供了事件（Event）和屏障（Barrier）等工具，用于控制任务间的依赖和同步。 通过学习和应用OpenCL，开发者可以开发出高效利用GPU和CPU的并行计算应用程序，从而提高计算密集型任务的性能，例如在图像处理、物理模拟、机器学习等领域。OpenCL的广泛支持和灵活性使其成为并行计算领域的重要工具。