3.1 简介OpenCL

本章就来介绍一下OpenCL，使用OpenCL可以让我们的程序内部并发的执行。编程者们只要熟悉C和C++，上手OpenCL几乎就不是什么难事。我们先从OpenCL的标准说起。

3.1.1 OpenCL标准

OpenCL最初由苹果公司(Apple)提出(其他合作公司有AMD，IBM，Qualcomm(高通)，Intel和NVIDIA)，之后交由非盈利组织Khronos维护。最初的1.0版标准，由Khronos在2008年发布。OpenCL 1.0定义了主机端的接口，以及使用C语言作为OpenCL内核书写的语言，内核就是在不同的异构设备上并行处理数据的单位。之后的几年，发布了OpenCL 1.1和OpenCL 1.2，新标准为OpenCL增加了很多特性，比如：提高与OpenGL的互动性，补充了很多图像格式，同步事件，设备划分等特性。2013年11月，Khronos组织正式发布了OpenCL 2.0标准。为OpenCL添加了更多的新特性，比如：共享虚拟内存、内核嵌套并行和通用地址空间。这些更加高级的功能会让并行开发变得越来越简单，并且提高了OpenCL应用执行的效率。

开源编程标准设计者也要面对很多的挑战，为了形成一套通用的编程标准，要对一些要求进行一定的取舍。Khronos在这方面做得很不错，其设计的API都能很好的兼容不同的架构，并且能让硬件发挥其最大的性能。只要正确的遵循编程标准，那么一套程序几乎不用做什么修改，就可以从一个硬件平台，移植到另一个硬件平台上。供应商和设备分离的编程模型给OpenCL带来了极佳的可移植性，使其能充分发挥不同平台的加速能力。

执行在OpenCL设备上的代码，与执行在CPU上的不同，其使用OpenCL C进行书写。OpenCl C遵循更加严格的C99标准，在此基础上进行了适当的扩展，使其能在各种异构设备上以数据并行的方式执行。新标准中OpenCL C编程实现了C11标准中的原子操作(其子集)和同步操作。因为OpenCL API本身是C API，那么第三方就将其绑定到很多语言上，比如：Java，C++，Python和.NET。除此之外，很多主流库(线性代数和机器视觉)都集成了OpenCL，为的就是在异构平台上获得实质性的性能提升。

3.1.2 OpenCL标准

OpenCL标准分为四部分，每一部分都用“模型”来定义。这里先简单的介绍一下，之后的章节中会进行详细的介绍：

平台模型：指定一个host处理器，用于任务的调度。以及一个或多个device处理器，用于执行OpenCL任务(OpenCL C Kernel)。这里将硬件抽象成了对应的设备(host或device)。

执行模型：定义了OpenCL在host上运行的环境应该如何配置，以及host如何指定设备执行某项工作。这里就包括host运行的环境，host-device交互的机制，以及配置内核时使用到的并发模型。并发模型定义了如何将算法分解成OpenCL工作项和工作组。

内核编程模型：定义了并发模型如何映射到实际物理硬件。

内存模型：定义了内存对象的类型，并且抽象了内存层次，这样内核就不用了解其使用内存的实际架构。其也包括内存排序的要求，并且选择性支持host和device的共享虚拟内存。

通常情况下，OpenCL实现的执行平台包括一个x86 CPU主处理器，和一个GPU设备作为加速器。主处理器会将内核放置在GPU上运行，并且发出指令让GPU按照某个特定的并行方式进行执行。内核使用到的内存数据都由编程者依据层级内存模型分配或开辟。运行时和驱动层会将抽象的内存区域映射到物理内存层面。最后，由GPU开辟硬件线程来对内核进行执行，并且将每个线程映射到对应的硬件单元上。这些模型的细节将会在之后进行详细的讨论。

本章开始介绍OpenCL模型，包括OpenCL的API和相关的模型。介绍完API之后，我们将会使用矢量相加的例子让大家更好地对OpenCL编程进行了解。矢量相加的源码会在3.6节的末尾给出。我们将会使用OpenCL C++ API对矢量相加进行实现，并对CUDA编程和OpenCL编程进行比较。