โอเพนซีแอล
โอเพนซีแอล (อังกฤษ: OpenCL: Open Computing Language) เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้แยกงานจากการประมวลผลตามปรกติไปให้ หน่วยประมวลผลกราฟิกส์ และ CPU อื่นๆประมวลผลร่วมด้วยเพื่อใช้ GPU ในการประมวลผลอื่นๆนอกเหนือไปจากการประมวลผลคอมพิวเตอร์กราฟิกส์ตามปรกติ พัฒนาขึ้นโดย Khronos Group ร่วมกับบริษัทอื่นๆ มี C99 เป็นพื้นฐาน โดยบริษัทแอปเปิลได้เสนอให้ Khronos Group เป็นตัวกลางเพื่อกำหนด OpenCL เป็นมาตรฐานเพื่อจะได้ใช้งานใน Mac OS 10.6
ตัวอย่างการใช้งาน
แก้ตัวอย่างนี้เป็นการใช้ OpenCL ในการคำนวณ Fast Fourier transform: [1]
// create a compute context with GPU device
context = clCreateContextFromType(CL_DEVICE_TYPE_GPU);
// create a work-queue
queue = clCreateWorkQueue(context, NULL, NULL, 0);
// allocate the buffer memory objects
memobjs[0] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(float)*2*num_entries, srcA);
memobjs[1] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(float)*2*num_entries, NULL);
// create the compute program
program = clCreateProgramFromSource(context, 1, &fft1D_1024_kernel_src, NULL);
// build the compute program executable
clBuildProgramExecutable(program, false, NULL, NULL);
// create the compute kernel
kernel = clCreateKernel(program, "fft1D_1024");
// create N-D range object with work-item dimensions
global_work_size[0] = n;
local_work_size[0] = 64;
range = clCreateNDRangeContainer(context, 0, 1, global_work_size, local_work_size);
// set the args values
clSetKernelArg(kernel, 0, (void *)&memobjs[0], sizeof(cl_mem), NULL);
clSetKernelArg(kernel, 1, (void *)&memobjs[1], sizeof(cl_mem), NULL);
clSetKernelArg(kernel, 2, NULL, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL);
clSetKernelArg(kernel, 3, NULL, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL);
// execute kernel
clExecuteKernel(queue, kernel, NULL, range, NULL, 0, NULL);
ส่วนที่ใช้คำนวณจริง: (อิงจาก Fitting FFT onto the G80 Architecture)[2]
// This kernel computes FFT of length 1024. The 1024 length FFT is decomposed into
// calls to a radix 16 function, another radix 16 function and then a radix 4 function
__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];
// starting index of data to/from global memory
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);
// local shuffle using local memory
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)));
// four radix-4 function calls
fftRadix4Pass(data); fftRadix4Pass(data + 4);
fftRadix4Pass(data + 8); fftRadix4Pass(data + 12);
// coalesced global writes
globalStores(data, out, 64);
}
อ้างอิง
แก้- ↑ "OpenCL" (PDF). SIGGRAPH2008. 2008-08-14. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 2012-03-19. สืบค้นเมื่อ 2008-08-14.
- ↑ "Fitting FFT onto G80 Architecture" (PDF). Vasily Volkov and Brian Kazian, UC Berkeley CS258 project report. May 2008. สืบค้นเมื่อ 2008-11-14.