今年运气比较好，学了cuda之后，了解到了gpu的另两种使用语言opencl和openacc，
opencl（Open Computing Language ，开放计算语言）是面向异构系统的并行编程语言的免费标准，支持多种设备，包含CPU（多核多线程CPU），GPU（NVIDIA，AMD），数字信号处理器（居然还支持DSP），但缺点是对源代码进行并行改进的代码量较大；
OpenACC与cudac和opencl不同，不需要学习相对更底层的东西，不需要对代码进行很大的改进，在代码中间加上相应的指令，再用相应的编译器进行编译就能对源程序进行加速，因为是编译器自动转换为并行处理的语言所以效率比不上用cuda或着用OpenCL对源代码进行改进的效率，而且现在OpenACC只支持C/C++,Fortran（比较幸运的是之前支持OpenACC的编译器PGI只能免费试用1个月，购买要正版1w多，今年刚刚开放社区版即免费版本，这么好的东西不试一下太可惜了）
OpenACC指令包含 导语和子语两部分如： #pragma acc loop independent 中#pragma acc loop 是导语，independent是子语，导语的作用是告诉编译器接下来代码中大致要转换为怎样的并行代码（实现什么功能），子语的作用是帮助编译器更精确地改代码，具体的作用可以在用的过程中理解；
要使用OpenACC的指令要使用相应的编译器，比如gcc不支持OpenACC
用以下代码来验证： #include #ifdef _OPENACC #include #endif int main() { #ifdef OPENACC printf("Number of device :%d ",acc_get_num_devices(acc_device_not_host)); #else printf("OpenACC is not support. "); #endif return; } 如果用gcc进行编译
gcc test.c -o test.c
./test.exe
会出现 OpenACC is not support
用支持OpenACC的PGI编译器进行编译：
pgcc -acc test.c -o test.exe
./test.exe
会出现Number of device ：1
支持OpenACC的设备为一个
像cuda一样先学习循环数组进行 #include #define N 256 int main() { int i,a[N],b[N],c[N]; for(i=0;i0; b[i]=c[i]=i; } #pragma acc kernels for(i=0;i"a[N-1]=%d ",a[N-1]); return 0; } 这里通过在循环前面加上#pragma acc kernels指令来将下面的循环改为并行处理。
通过pgcc进行编译后执行可以得到结果；
pgcc -acc -Minfo klc.c -o klc.exe
通过在 选项-Minfo可以返回一些编译信息：
设置PGI编译器环境的变量：export PGI_ACC_NOTITY=1
将环境变量告诉编译器可以得到运行程序时输出的一些CUDA内核配置
./klc.exe
launch CUDA kernel file=…
function =main line=12 device=0,threadid=1 num_gangs=2 num_workers=1 vector_length=128 grid=2 block=128
OpenACC中gangs，workers，vectors类似于CUDA中的grids，blocks，threads来表示线程数，线程块数，不同的是在CUDA中这些量可以表示为三维的结构，而在OpenACC中表示为一维，其中gangs对应blocks，workers、vectors对应threads；
读《OpenACC并行编程实战》后记