OpenCL
OpenCL | |
---|---|
![]() | |
![]() | |
Тип | API |
Автор | Apple |
Разработчик | Khronos Group |
Написана на | C++ и Си |
Операционная система | Кроссплатформенное программное обеспечение |
Первый выпуск | 28 августа 2009 |
Аппаратные платформы | x86-64, IA-32 и ARM |
Последняя версия | 3.0.11 (6 мая 2022) |
Лицензия | EULA |
Сайт | khronos.org/opencl/ |
![]() |
OpenCL (англ. Open Computing Language — открытый язык вычислений) — фреймворк для написания компьютерных программ, связанных с параллельными вычислениями на различных графических и центральных процессорах, а также FPGA. В OpenCL входят язык программирования, который основан на стандарте языка программирования Си C99, и API. OpenCL обеспечивает параллелизм на уровне инструкций и на уровне данных и является осуществлением техники GPGPU. OpenCL является полностью открытым стандартом, его использование не облагается лицензионными отчислениями.
Цель OpenCL состоит в том, чтобы дополнить открытые отраслевые стандарты для трёхмерной компьютерной графики и звука — OpenGL и OpenAL, соответственно, — возможностями GPU для высокопроизводительных вычислений. OpenCL разрабатывается и поддерживается некоммерческим консорциумом Khronos Group, в который входят много крупных компаний, включая AMD, Apple, ARM, Intel, Nvidia, Sony Computer Entertainment и другие.
История
OpenCL первоначально был разработан в компании Apple Inc. Apple внесла предложения по разработке спецификации в комитет Khronos. Вскоре компания AMD решила поддержать разработку OpenCL (и DirectX 11), который должен заменить фреймворк Close to Metal.[1][2]
16 июня 2008 года была образована рабочая группа Khronos Compute для разработки спецификаций OpenCL. В неё вошли Apple, nVidia, AMD, IBM, Intel, ARM, Motorola и другие компании, в том числе специализирующиеся на создании компьютерных игр. Работа велась в течение пяти месяцев, по истечении которых 9 декабря 2008 года организация Khronos Group представила первую версию стандарта.
OpenCL 1.0 был впервые показан общественности 9 июня 2008, а выпущен вместе с Mac OS X 10.6, 28 августа 2009 года.[3]
5 апреля 2009 года компания AMD анонсировала доступность для загрузки бета-версии набора разработчика ATI Stream SDK v2.0, в который входит язык мультипроцессорного программирования OpenCL.
20 апреля 2009 года nVidia представила бета-драйвер и набор для разработки программного обеспечения (SDK) с поддержкой открытого GPGPU-стандарта OpenCL. Этот бета-драйвер предназначен для разработчиков, участвующих в программе «OpenCL Early Access», которые уже с 20 апреля могут принять участие в испытании бета-версии. Для участников программы «GPU Computing Registered Developers» бета-версия драйвера OpenCL будет доступна позже.[4][5][6]
26 ноября 2009 года компания nVidia выпустила драйвер с поддержкой OpenCL 1.0 (rev 48).
Для получения наглядного представления, как технология OpenCL использует возможности 24-ядерной системы для отрисовки видеоэффектов, рекомендуется посмотреть следующий демо-ролик:[1] Архивная копия от 9 марта 2017 на Wayback Machine.
OpenCL 1.1 был представлен организацией Khronos Group 14 июня 2010 года. В новой версии значительно расширены функциональные возможности для параллельного программирования, гибкость и производительность, а также добавлены новые возможности.
- Новые типы данных, включая 3-компонентные векторы и дополнительные форматы изображений.
- Обработка команд из нескольких потоков хоста и обработки буфера между несколькими устройствами.
- Операции по регионам буфера включая чтение, запись и копирование 1D, 2D или 3D прямоугольных областей.
- Расширенное использование события для управления и контроля выполнения команд.
- Улучшенное взаимодействие с OpenGL за счет эффективного обмена изображениями.
OpenCL 1.2 был представлен 15 ноября 2011 года. В новой версии отмечено множество небольших улучшений, связанных с увеличением гибкости языка и оптимизацией производительности. В OpenCL 1.2 был добавлен ряд значительных новшеств.
- Партицирование устройств — возможность разбиения на уровне OpenCL-приложения устройства на несколько подустройств для непосредственной привязки работ к конкретным вычислительным блокам, резервирования ресурсов для более приоритетных задач или более эффективного совместного использования аппаратных ресурсов, таких как кэш.
- Раздельная компиляция и связывание объектов — появилась возможность создания динамических библиотек, позволяющих использовать в сторонних программах, ранее реализованные подпрограммы с OpenCL-вычислениями.
- Расширенная поддержка изображений, включая возможность работы с одномерными изображениями и массивами одномерных или двухмерных изображений. Кроме того, в расширении для организации совместного доступа (sharing) добавлена возможность создания OpenCL-изображения на основе отдельных текстур OpenGL или массивов текстур.
- Встроенные OpenCL-ядра теперь позволяют использовать возможности специализированного или непрограммируемого аппаратного обеспечения и связанных с ним прошивок. Например, появилась возможность использования возможностей и более тесной интеграции с фреймворком OpenCL таких устройств, как DSP-процессоры или видео кодировщики/декодировщики.
- Возможность бесшовного совместного использования поверхностей (Media Surface Sharing) между OpenCL и API DirectX 9/11.
OpenCL 2.0 был представлен 22 июля 2013 года[7] и стандартизирован 18 ноября того же года[8].
- Общая виртуальная память - Позволяет ядрам узла и устройств совместно использовать структуры данных, основанные на комплексных адресных ссылках, устраняя явные пересылки между узлом и устройствами, повышая при этом гибкость программирования.
- Вложенный параллелизм - Обновление улучшило возможности программирования и увеличило производительность приложений.
- Универсальное адресное пространство - Позволяет записать функции без наименования адресного пространства, что повышает гибкость и экономит время за счет устранения необходимости записи нескольких функций.
- Атомарные операции C11 со стороны устройства - Подмножество атомарных и синхронизирующих операций C11 обеспечивает параллельное выполнение потоков для безопасной работы над общими наборами данных.
- Каналы - Объекты памяти, организованные по принципу FIFO, что упрощает структуры данных общей очереди.
OpenCL 2.1 был представлен 3 марта 2015 года и стандартизирован 16 ноября того же года. В нём было переписано ядро с языка C на C++14.
OpenCL 3.0 был представлен 27 апреля 2020 года[9] и стандартизирован 30 сентября того же года[10]. Среди заметных изменений можно отметить то, что API OpenCL 3.0 теперь охватывает все версии OpenCL (1.2, 2.x), без предоставления отдельных спецификаций для каждой версии.
События
- 3 марта 2011 — Khronos Group объявляет о создании рабочей группы WebCL для разработки JavaScript-интерфейса к стандарту OpenCL. Это создаёт потенциал для того, чтобы использовать GPU и многоядерные процессоры для параллельной обработки вычислений в веб-браузере.[11]
- 4 мая 2011 — подразделение Nokia Research представило открытое расширение WebCL для браузера Firefox.[11]
- 1 июля 2011 — Samsung Electronics представила открытый прототип WebCL для движка WebKit.[11]
- 8 августа 2011 — AMD выпустила OpenCL-драйвер AMD Accelerated Parallel Processing (APP) Software Development Kit (SDK) v2.5, заменив ATI Stream SDK.
- 15 ноября 2011 — комитет Khronos представил обновлённую спецификацию OpenCL 1.2. В новой версии отмечено множество небольших улучшений, связанных с увеличением гибкости языка и оптимизацией производительности.
- 1 декабря 2012 — комитет Khronos представил очередное обновление спецификации OpenCL 1.2. В новой версии улучшено взаимодействие с OpenGL, улучшена безопасность в WebGL, добавлена поддержка загрузки OpenCL программ из промежуточного представления SPIR.
Особенности языка
Ключевыми отличиями используемого языка от Си (стандарт ISO 1999 года) являются:
- отсутствие поддержки указателей на функции, рекурсии, битовых полей, массивов переменной длины (VLA), стандартных заголовочных файлов[12];
- расширения языка для параллелизма: векторные типы, синхронизация, функции для Work-items/Work-Groups[12];
- квалификаторы типов памяти: __global, __local, __constant, __private;
- иной набор встроенных функций.
Примеры
// создание вычислительного контекста для GPU (видеокарты) context = clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU, NULL, NULL, NULL); // создание очереди команд queue = clCreateCommandQueue(context, NULL, 0, NULL); // выделение памяти в виде буферов memobjs[0] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(float)*2*num_entries, srcA, NULL); memobjs[1] = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(float)*2*num_entries, NULL, NULL); // создание программы из исходных текстов program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &fft1D_1024_kernel_src, NULL, NULL); // компиляция программы clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL); // создание объекта kernel из скомпилированной программы kernel = clCreateKernel(program, "fft1D_1024", NULL); // подготовка аргументов clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&memobjs[0]); clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *)&memobjs[1]); clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL); clSetKernelArg(kernel, 3, sizeof(float)*(local_work_size[0]+1)*16, NULL); // задание N-D диапазона с размерностями work-item и отправка в очередь исполнения global_work_size[0] = num_entries; local_work_size[0] = 64; clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, global_work_size, local_work_size, 0, NULL, NULL);
Непосредственные вычисления (основаны на отчете «Fitting FFT onto the G80 Architecture»)[14]:
// Данный код вычисляет FFT длины 1024, путём разбиения на 16, 16 и 4 __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]; // адрес начала обрабатываемых данных в глобальной памяти 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); // локальная перестановка с использованием локальной памяти 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))); // 4 вызова БПФ порядка 4 fftRadix4Pass(data); // radix-4 function number 1 fftRadix4Pass(data + 4); // radix-4 function number 2 fftRadix4Pass(data + 8); // radix-4 function number 3 fftRadix4Pass(data + 12); // radix-4 function number 4 // coalesced global writes globalStores(data, out, 64); }
Полноценная реализация БПФ на OpenCL доступна на сайте Apple[15].
Применение
OpenCL находит применение, как одна из реализаций концепции GPU общего назначения, в различном ПО.
- WinZip v16.5 (2012) от Corel — помимо обновлённого движка для улучшения оптимизации его для многоядерных процессоров, добавлена поддержка OpenCL для GPU AMD (однако, не для Intel и Nvidia) — при этом прирост производительности в этом приложении на APU Trinity и Llano составил до 45 %.[16]
См. также
- GPGPU
- AMD FireStream
- CUDA
- Close to Metal
- APU (гибридные процессоры)
Примечания
- ↑ AMD Drives Adoption of Industry Standards in GPGPU Software Development (неопр.). AMD. Архивировано 19 марта 2012 года.
- ↑ AMD Backs OpenCL, Microsoft DirectX 11 (неопр.). eWeek. Архивировано 19 марта 2012 года.
- ↑ Apple Previews Mac OS X Snow Leopard to Developers (неопр.). Apple. Архивировано 19 марта 2012 года.
- ↑ Andrew Humber. NVIDIA Releases OpenCL Driver To Developers (англ.). NVIDIA (20 апреля 2009). — Оригинальная новость на официальном сайте NVIDIA Corporation. Дата обращения: 21 апреля 2009. Архивировано 19 марта 2012 года.
- ↑ Павел Шубский. NVIDIA открыла GPGPU для разработчиков под OpenCL (неопр.). Игромания (журнал) (21 апреля 2009). Дата обращения: 21 апреля 2009. Архивировано из оригинала 25 апреля 2009 года.
- ↑ Сергей и Марина Бондаренко. Драйвер OpenCL для разработчиков от NVIDIA (неопр.). 3DNews (21 апреля 2009). Дата обращения: 21 апреля 2009. Архивировано 23 апреля 2009 года.
- ↑ Khronos Releases OpenCL 2.0 (англ.). khronos.org (22 июля 2013). Дата обращения: 22 июля 2013. Архивировано 17 августа 2013 года.
- ↑ "Khronos Finalizes OpenCL 2.0 Specification for Heterogeneous Computing" (англ.). Khronos Group. 2013-11-18. Архивировано 11 ноября 2020. Дата обращения: 20 ноября 2013.
- ↑ Khronos Group Releases OpenCL 3.0 Provisional Specifications (англ.). Khronos Group (27 апреля 2020). Дата обращения: 27 апреля 2020. Архивировано 18 января 2021 года.
- ↑ OpenCL 3.0 Specification Finalized and Initial Khronos Open Source OpenCL SDK Released (англ.). Khronos Group (30 сентября 2020). Дата обращения: 30 сентября 2020. Архивировано 30 сентября 2020 года.
- ↑ 1 2 3 Для WebKit представлена реализация технологии WebCL (рус.). opennet.ru (4 июля 2011). Дата обращения: 31 октября 2011. Архивировано 18 мая 2012 года.
- ↑ 1 2 AMD. Introduction to OpenCL Programming 201005, page 89-90
- ↑ OpenCL (неопр.). SIGGRAPH2008 (14 августа 2008). Дата обращения: 14 августа 2008. Архивировано 19 марта 2012 года.
- ↑ Fitting FFT onto G80 Architecture (неопр.) (PDF). Vasily Volkov and Brian Kazian, UC Berkeley CS258 project report (май 2008). Дата обращения: 14 ноября 2008. Архивировано 19 марта 2012 года.
- ↑ . OpenCL on FFT (неопр.). Apple (16 ноября 2009). Дата обращения: 7 декабря 2009. Архивировано из оригинала 30 ноября 2009 года.
- ↑ AMD Trinity: тесты — OpenCL Архивная копия от 29 августа 2012 на Wayback Machine // THG
Литература
- Aaftab Munshi; Benedict R. Gaster; Timothy G. Mattson; James Fung; Dan Ginsburg. OpenCL Programming Guide. — Addison-Wesley Professional, 2011. — 648 p. — ISBN 978-0-321-74964-2.
Ссылки
- www.khronos.org/opencl Архивная копия от 9 августа 2011 на Wayback Machine Официальная страница стандарта (eng.)
- «OpenCL: What you need to know» Архивная копия от 13 сентября 2008 на Wayback Machine, MacWorld, август 2008
- OpenCL Русскоязычный сайт Архивная копия от 14 апреля 2010 на Wayback Machine
- OpenCL Англоязычный сайт Архивная копия от 6 августа 2020 на Wayback Machine
- Редакция THG. OpenCl: приложения с ускоренной постобработкой (рус.). Tom's Hardware (18 апреля 2012). Дата обращения: 24 апреля 2012. Архивировано 26 мая 2012 года.
- AMD OpenCL SDK
- Nvidia OpenCL Samples Архивная копия от 24 декабря 2013 на Wayback Machine
- Intel OpenCL SDK Архивная копия от 2 сентября 2014 на Wayback Machine
- Международный семинар по OpenCL Архивная копия от 15 июля 2017 на Wayback Machine