OpenCL学习笔记1

DSP

OpenCL学习笔记1

2019-07-13 19:22发布生成海报

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OpenCL简介

OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，由非盈利性技术组织Khronos Group掌管。广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器。
OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分割和数据分割的并行计算机制。

OpenCL架构

opencl框架包括opencl平台api、opencl运行时api、opencl编程语言。程序通过opencl api获得opencl设备相关资料，并将将要在设备上执行的程序编译成相应格式，在设备上执行。
例如：在opencl中将一组数字相加大致流程
* 将OpenCL 设备初始化。
* 在OpenCL 设备上初始化三块内存块，以存放 a、b、c 三個向量的资料。
* 把 a 向量和 b 向量的內容，复制到 OpenCL 裝置上。
* 编译要執行的 OpenCL 程式（稱為 kernel）。
* 執行编译好的 kernel。
* 把计算結果從 OpenCL 裝置上，复制到 result 向量中。
通过 data parallel 的模式，这里的 OpenCL 程式非常简单，如下所示：


__kernel void adder(__global const float* a, __global const float* b, __global float* result)
{
 int idx = get_global_id(0);
 result[idx] = a[idx] + b[idx];
}

OpenCL环境搭建

win10下opencl环境搭建

开始撰写opencl程序

头文件

#ifdef __APPLE__ #include #else #Include #endif

获得系统中所有的OpenCL platform。


cl_int err;
cl_uint num;
err = clGetPlatformIDs(0, 0, &num);
if(err != CL_SUCCESS) {
    std::cerr

再取得 platform 的 ID，這在建立 OpenCL context 時會用到。

std::vector platforms(num);
err = clGetPlatformIDs(num, &platforms[0], &num);
if(err != CL_SUCCESS) {
 std::cerr << "Unable to get platform ID
";
 return 0;
}

在 OpenCL 中，類似這樣的模式很常出現：先呼叫第一次以取得數目，以便配置足夠的記憶體量。接著，再呼叫第二次，取得實際的資料。

建立一個 OpenCL context。

cl_context_properties prop[] = { CL_CONTEXT_PLATFORM, reinterpret_cast(platforms[0]), 0 };
cl_context context = clCreateContextFromType(prop, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT, NULL, NULL, NULL);
if(context == 0) {
 std::cerr << "Can't create OpenCL context
";
 return 0;
}

clReleaseContext(context);
return 0;

在上面的程式中，clCreateContextFromType 是一個 OpenCL 的 API，它可以從指定的裝置類別中，建立一個 OpenCL context。第一個參數是指定 context 的 property。在 OpenCL 中，是透過一個 property 的陣列，以「property 種類」及「property 內容」成對出現，並以 0 做為結束。例如，以上面的例子來說，要指定的 property 種類是 CL_CONTEXT_PLATFORM，即要使用的 platform ID，而 property 內容則是由之前取得的 platform ID 中的第一個（即 platforms[0]）。由於 property 的內容可能是不同的資料型態，因此需要使用 reinterpret_cast 來進行強制轉型。
第二個參數可以指定要使用的裝置類別。目前可以使用的類別包括：

CL_DEVICE_TYPE_CPU：使用 CPU 裝置
CL_DEVICE_TYPE_GPU：使用顯示晶片裝置
CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR：特定的 OpenCL 加速裝置，例如 CELL
CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT：系統預設的 OpenCL 裝置
CL_DEVICE_TYPE_ALL：所有系統中的 OpenCL 裝置

這裡使用的是 CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT，也就是指定使用預設的裝置。另外，在這裡，直接使用了之前取得的 OpenCL platform ID 中的第一個 ID（實際的程式中，可能會需要讓使用者可以指定要使用哪一個 platform）。
如果建立 OpenCL context 失敗，會傳回 0。因此，要進行檢查，並顯示錯誤訊息。如果建立成功的話，在使用完後，要記得將 context 釋放。這可以透過呼叫 clReleaseContext 來達成。
這個程式基本上已經可以編譯執行了，但是當然它並沒有真的做什麼事情。
一個 OpenCL context 中可以包括一個或多個裝置，所以接下來的工作是要取得裝置的列表。要取得任何和 OpenCL context 相關的資料，可以使用 clGetContextInfo 函式。以下是取得裝置列表的方式：

size_t cb;
clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, 0, NULL, &cb);
std::vector devices(cb / sizeof(cl_device_id));
clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, cb, &devices[0], 0);

CL_CONTEXT_DEVICES 表示要取得裝置的列表。和前面取得 platform ID 的情形相同，clGetContextInfo 被呼叫了兩次：第一次是要取得需要存放裝置列表所需的記憶體空間大小（也就是傳入 &cb），然後第二次呼叫才真正取得所有裝置的列表。
接下來，可能會想要確定倒底找到的 OpenCL 裝置是什麼。所以，可以透過 OpenCL API 取得裝置的名稱，並將它印出來。取得和裝置相關的資料，是使用 clGetDeviceInfo 函式，和前面的 clGetContextInfo 函式相當類似。以下是取得裝置名稱的方式：

clGetDeviceInfo(devices[0], CL_DEVICE_NAME, 0, NULL, &cb);
std::string devname;
devname.resize(cb);
clGetDeviceInfo(devices[0], CL_DEVICE_NAME, cb, &devname[0], 0);
std::cout << "Device: " << devname.c_str() << "
";

完整程序

// OpenCL tutorial 1

#include 
#include 
#include 

#ifdef __APPLE__
#include 
#else
#include 
#endif


int main()
{
 cl_int err;
 cl_uint num;
 err = clGetPlatformIDs(0, 0, &num);
 if(err != CL_SUCCESS) {
  std::cerr << "Unable to get platforms
";
  return 0;
 }

 std::vector platforms(num);
 err = clGetPlatformIDs(num, &platforms[0], &num);
 if(err != CL_SUCCESS) {
  std::cerr << "Unable to get platform ID
";
  return 0;
 }

 cl_context_properties prop[] = { CL_CONTEXT_PLATFORM, reinterpret_cast(platforms[0]), 0 };
 cl_context context = clCreateContextFromType(prop, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT, NULL, NULL, NULL);
 if(context == 0) {
  std::cerr << "Can't create OpenCL context
";
  return 0;
 }

 size_t cb;
 clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, 0, NULL, &cb);
 std::vector devices(cb / sizeof(cl_device_id));
 clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, cb, &devices[0], 0);

 clGetDeviceInfo(devices[0], CL_DEVICE_NAME, 0, NULL, &cb);
 std::string devname;
 devname.resize(cb);
 clGetDeviceInfo(devices[0], CL_DEVICE_NAME, cb, &devname[0], 0);
 std::cout << "Device: " << devname.c_str() << "
";

 clReleaseContext(context);
 return 0;
}

建立Command Queue

大部份 OpenCL 的操作，都要透過 command queue。Command queue 可以接收對一個 OpenCL 裝置的各種操作，並按照順序執行（OpenCL 也容許把一個 command queue 指定成不照順序執行，即 out-of-order execution，但是這裡先不討論這個使用方式）。所以，下一步是建立一個 command queue：

cl_command_queue queue = clCreateCommandQueue(context, devices[0], 0, 0);
if(queue == 0) {
std::cerr << "Can't create command queue
";
clReleaseContext(context);
return 0;
}

和 context 一樣，在程式結束前，要把 command queue 釋放，即：

clReleaseCommandQueue(queue);

上面的程式中，是把裝置列表中的第一個裝置（即 devices[0]）建立 command queue。如果想要同時使用多個 OpenCL 裝置，則每個裝置都要有自己的 command queue。

產生資料

由於這個程式的目的是要把一大堆數字進行相加，所以需要產生一些「測試資料」：

const int DATA_SIZE = 1048576;
std::vector<float> a(DATA_SIZE), b(DATA_SIZE), res(DATA_SIZE);
for(int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
a[i] = std::rand();
b[i] = std::rand();
}

配置記憶體並複製資料

要使用 OpenCL 裝置進行運算時，通常會需要在 OpenCL 裝置上配置記憶體，並把資料從主記憶體中複製到裝置上。有些 OpenCL 裝置可以直接從主記憶體存取資料，但是速度通常會比較慢，因為 OpenCL 裝置（例如顯示卡）通常會有專用的高速記憶體。以下的程式配置三塊記憶體：

cl_mem cl_a = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(cl_float) * DATA_SIZE, &a[0], NULL);
cl_mem cl_b = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(cl_float) * DATA_SIZE, &b[0], NULL);
cl_mem cl_res = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(cl_float) * DATA_SIZE, NULL, NULL);
if(cl_a == 0 || cl_b == 0 || cl_res == 0) {
std::cerr << "Can't create OpenCL buffer
";
clReleaseMemObject(cl_a);
clReleaseMemObject(cl_b);
clReleaseMemObject(cl_res);
clReleaseCommandQueue(queue);
clReleaseContext(context);
return 0;
}

clCreateBuffer 函式可以用來配置記憶體。它的第二個參數可以指定記憶體的使用方式，包括：

CL_MEM_READ_ONLY：表示 OpenCL kernel 只會對這塊記憶體進行讀取的動作

CL_MEM_WRITE_ONLY：表示 OpenCL kernel 只會對這塊記憶體進行寫入的動作

CL_MEM_READ_WRITE：表示 OpenCL kernel 會對這塊記憶體進行讀取和寫入的動作

CL_MEM_USE_HOST_PTR：表示希望 OpenCL 裝置直接使用指定的主記憶體位址。要注意的是，如果 OpenCL 裝置無法直接存取主記憶體，它可能會將指定的主記憶體位址的資料複製到 OpenCL 裝置上。

CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR：表示希望配置的記憶體是在主記憶體中，而不是在 OpenCL 裝置上。不能和 CL_MEM_USE_HOST_PTR 同時使用。

CL_MEM_COPY_HOST_PTR：將指定的主記憶體位址的資料，複製到配置好的記憶體中。不能和 CL_MEM_USE_HOST_PTR 同時使用。

第三個參數是指定要配置的記憶體大小，以 bytes 為單位。在上面的程式中，指定的大小是 sizeof(cl_float) * DATA_SIZE。
第四個參數是指定主記憶體的位置。因為對 cl_a 和 cl_b 來說，在第二個參數中，指定了 CL_MEM_COPY_HOST_PTR，因此要指定想要複製的資料的位址。cl_res 則不需要指定。
第五個參數是指定錯誤碼的傳回位址。在這裡並沒有使用到。
如果 clCreateBuffer 因為某些原因無法配置記憶體（例如 OpenCL 裝置上的記憶體不夠），則會傳回 0。要釋放配置的記憶體，可以使用 clReleaseMemObject 函式。

編譯 OpenCL kernel 程式

現在執行 OpenCL kernel 的準備工作已經大致完成了。所以，現在剩下的工作，就是把 OpenCL kernel 程式編釋並執行。首先，先把前面提過的 OpenCL kernel 程式，存放在一個文字檔中，命名為 shader.cl：

__kernel void adder(__global const float* a, __global const float* b, __global float* result)
{
int idx = get_global_id(0);
result[idx] = a[idx] + b[idx];
}

要編譯這個 kernel 程式，首先要把檔案內容讀進來，再使用 clCreateProgramWithSource 這個函式，然後再使用 clBuildProgram 編譯。如下所示：

cl_program load_program(cl_context context, const char* filename)
{
std::ifstream in(filename, std::ios_base::binary);
if(!in.good()) {
return 0;
}


// get file length
in.seekg(0, std::ios_base::end);
size_t length = in.tellg();
in.seekg(0, std::ios_base::beg);


// read program source
std::vector<char> data(length + 1);
in.read(&data[0], length);
data[length] = 0;

// create and build program 
const char* source = &data[0];
cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &source, 0, 0);
if(program == 0) {
return 0;
}

if(clBuildProgram(program, 0, 0, 0, 0, 0) != CL_SUCCESS) {
return 0;
}

return program;
}

上面的程式，就是直接將檔案讀到記憶體中，再呼叫 clCreateProgramWithSource 建立一個 program object。建立成功後，再呼叫 clBuildProgram 函式編譯程式。clBuildProgram 函式可以指定很多參數，不過在這裡暫時沒有使用到。
有了這個函式，在 main 函式中，直接呼叫：

cl_program program = load_program(context, "shader.cl");
if(program == 0) {
std::cerr << "Can't load or build program
";
clReleaseMemObject(cl_a);
clReleaseMemObject(cl_b);
clReleaseMemObject(cl_res);
clReleaseCommandQueue(queue);
clReleaseContext(context);
return 0;
}

同樣的，在程式結束前，要記得將 program object 釋放：

clReleaseProgram(program);

一個 OpenCL kernel 程式裡面可以有很多個函式。因此，還要取得程式中函式的進入點：

cl_kernel adder = clCreateKernel(program, "adder", 0);
if(adder == 0) {
std::cerr << "Can't load kernel
";
clReleaseProgram(program);
clReleaseMemObject(cl_a);
clReleaseMemObject(cl_b);
clReleaseMemObject(cl_res);
clReleaseCommandQueue(queue);
clReleaseContext(context);
return 0;
}

和 program object 一樣，取得的 kernel object 也需要在程式結束前釋放：

clReleaseKernel(adder);

執行 OpenCL kernel
弄了這麼多，總算可以執行 OpenCL kernel 程式了。要執行 kernel 程式，只需要先設定好函式的參數。adder 函式有三個參數要設定：

clSetKernelArg(adder, 0, sizeof(cl_mem), &cl_a);
clSetKernelArg(adder, 1, sizeof(cl_mem), &cl_b);
clSetKernelArg(adder, 2, sizeof(cl_mem), &cl_res);

設定參數是使用 clSetKernelArg 函式。它的參數很簡單：第一個參數是要設定的 kernel object，第二個是參數的編號（從 0 開始），第三個參數是要設定的參數的大小，第四個參數則是實際上要設定的參數內部。以這裡的 adder 函式來說，三個參數都是指向 memory object 的指標。
設定好參數後，就可以開始執行了。如下：

size_t work_size = DATA_SIZE;
err = clEnqueueNDRangeKernel(queue, adder, 1, 0, &work_size, 0, 0, 0, 0);

clEnqueueNDRangeKernel 會把執行一個 kernel 的動作加到 command queue 裡面。第三個參數（1）是指定 work item 數目的維度，在這裡就是一維。第五個參數是指定 work item 的總數目，也就是 DATA_SIZE。後面的參數現在暫時先不用管。如果成功加入的話，會傳回 CL_SUCCESS。否則會傳回錯誤值。
在執行 kernel 被加到 command queue 之後，就可能會開始執行（如果 command queue 現在沒有別的工作的話）。但是 clEnqueueNDRangeKernel 是非同步的，也就是說，它並不會等待 OpenCL 裝置執行完畢才傳回。這樣可以讓 CPU 在 OpenCL 裝置在進行運算的同時，進行其它的動作。
由於執行的結果是在 OpenCL 裝置的記憶體中，所以要取得結果，需要把它的內容複製到 CPU 能存取的主記憶體中。這可以透過下面的程式完成：

if(err == CL_SUCCESS) {
err = clEnqueueReadBuffer(queue, cl_res, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * DATA_SIZE, &res[0], 0, 0, 0);
}

clEnqueueReadBuffer 函式會把「將記憶體資料從 OpenCL 裝置複製到主記憶體」的動作加到 command queue 中。第三個參數表示是否要等待複製的動作完成才傳回，CL_TRUE 表示要等待。第五個參數是要複製的資料大小，第六個參數則是目標的位址。
由於這裡指定要等待複製動作完成，所以當函式傳回時，資料已經完全複製完成了。最後是進行驗證，確定資料正確：

if(err == CL_SUCCESS) {
    bool correct = true;
    for(int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
        if(a[i] + b[i] != res[i]) {
            correct = false;
            break;
        }
    }

    if(correct) {
        std::cout << "Data is correct
";
    }
    else {
        std::cout << "Data is incorrect
";
    }   
}
else {
    std::cerr << "Can't run kernel or read back data
";
}

到這裡，整個程式就算是完成了。編譯後執行，如果順利的話，應該會印出Data is correct的訊息。

完整程序

#pragma warning(disable : 4996)
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#ifdef __APPLE__
#include 
#else
#include 
#endif


cl_program load_program(cl_context context, const char* filename)
{
    std::ifstream in(filename, std::ios_base::binary);
    if (!in.good()) {
        return 0;
    }

    // get file length
    in.seekg(0, std::ios_base::end);
    size_t length = in.tellg();
    in.seekg(0, std::ios_base::beg);

    // read program source
    std::vector<char> data(length + 1);
    in.read(&data[0], length);
    data[length] = 0;

    // create and build program 
    const char* source = &data[0];
    cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &source, 0, 0);
    if (program == 0) {
        return 0;
    }

    if (clBuildProgram(program, 0, 0, 0, 0, 0) != CL_SUCCESS) {
        return 0;
    }

    return program;
}


int main()
{
    cl_int err;
    cl_uint num;
    err = clGetPlatformIDs(0, 0, &num);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        std::cerr << "Unable to get platforms
";
        return 0;
    }

    std::vector platforms(num);
    err = clGetPlatformIDs(num, &platforms[0], &num);
    if (err != CL_SUCCESS) {
        std::cerr << "Unable to get platform ID
";
        return 0;
    }

    cl_context_properties prop[] = { CL_CONTEXT_PLATFORM, reinterpret_cast(platforms[0]), 0 };
    cl_context context = clCreateContextFromType(prop, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT, NULL, NULL, NULL);
    if (context == 0) {
        std::cerr << "Can't create OpenCL context
";
        return 0;
    }

    size_t cb;
    clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, 0, NULL, &cb);
    std::vector devices(cb / sizeof(cl_device_id));
    clGetContextInfo(context, CL_CONTEXT_DEVICES, cb, &devices[0], 0);

    clGetDeviceInfo(devices[0], CL_DEVICE_NAME, 0, NULL, &cb);
    std::string devname;
    devname.resize(cb);
    clGetDeviceInfo(devices[0], CL_DEVICE_NAME, cb, &devname[0], 0);
    std::cout << "Device: " << devname.c_str() << "
";

    cl_command_queue queue = clCreateCommandQueue(context, devices[0], 0, 0);
    if (queue == 0) {
        std::cerr << "Can't create command queue
";
        clReleaseContext(context);
        return 0;
    }

    const int DATA_SIZE = 1048576;
    std::vector<float> a(DATA_SIZE), b(DATA_SIZE), res(DATA_SIZE);
    for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
        a[i] = std::rand();
        b[i] = std::rand();
    }

    // create Opencl buffer
    cl_mem cl_a = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(cl_float) * DATA_SIZE, &a[0], NULL);
    cl_mem cl_b = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(cl_float) * DATA_SIZE, &b[0], NULL);
    cl_mem cl_res = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(cl_float) * DATA_SIZE, NULL, NULL);
    if (cl_a == 0 || cl_b == 0 || cl_res == 0) {
        std::cerr << "Can't create OpenCL buffer
";
        clReleaseMemObject(cl_a);
        clReleaseMemObject(cl_b);
        clReleaseMemObject(cl_res);
        clReleaseCommandQueue(queue);
        clReleaseContext(context);
        return 0;
    }

    cl_program program = load_program(context, "shader.cl");
    if (program == 0) {
        std::cerr << "Can't load or build program
";
        clReleaseMemObject(cl_a);
        clReleaseMemObject(cl_b);
        clReleaseMemObject(cl_res);
        clReleaseCommandQueue(queue);
        clReleaseContext(context);
        return 0;
    }

    cl_kernel adder = clCreateKernel(program, "adder", 0);
    if (adder == 0) {
        std::cerr << "Can't load kernel
";
        clReleaseProgram(program);
        clReleaseMemObject(cl_a);
        clReleaseMemObject(cl_b);
        clReleaseMemObject(cl_res);
        clReleaseCommandQueue(queue);
        clReleaseContext(context);
        return 0;
    }

    clSetKernelArg(adder, 0, sizeof(cl_mem), &cl_a);
    clSetKernelArg(adder, 1, sizeof(cl_mem), &cl_b);
    clSetKernelArg(adder, 2, sizeof(cl_mem), &cl_res);

    size_t work_size = DATA_SIZE;
    err = clEnqueueNDRangeKernel(queue, adder, 1, 0, &work_size, 0, 0, 0, 0);

    if (err == CL_SUCCESS) {
        err = clEnqueueReadBuffer(queue, cl_res, CL_TRUE, 0, sizeof(float) * DATA_SIZE, &res[0], 0, 0, 0);
    }

    if (err == CL_SUCCESS) {
        std::cout << res[DATA_SIZE - 1] << std::endl;
        bool correct = true;
        for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
            if (a[i] + b[i] != res[i]) {
                correct = false;
                break;
            }
        }

        if (correct) {
            std::cout << "Data is correct
";
        }
        else {
            std::cout << "Data is incorrect
";
        }
    }
    else {
        std::cerr << "Can't run kernel or read back data
";
    }

    clReleaseKernel(adder);
    clReleaseProgram(program);
    clReleaseMemObject(cl_a);
    clReleaseMemObject(cl_b);
    clReleaseMemObject(cl_res);
    clReleaseCommandQueue(queue);
    clReleaseContext(context);

    system("pause");

    return 0;
}

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