OpenCL

OpenCL () on Khronos Groupin kehittämä rinnakkaisohjelmointiin tarkoitettu ohjelmistokehys, jonka tarkoitus on mahdollistaa ohjelmistojen hajauttaminen erilaisille laskenta-alustoille verrattain helposti. OpenCL:ää voi käyttää muun muassa moniytimisillä suorittimilla, grafiikkaprosessoreilla ja digitaalisilla signaaliprosessoreilla heterogeenisessä ympäristössä ja sitä voidaan käyttää korkean tason ohjelmointikielistä sekä rajapinnoista.https://www.khronos.org/opencl/ OpenCL koostuu kohdelaitteilla suoritettavista ydinfunktioista (kernel) sekä isäntälaitteella suoritettavista ohjauskäskyistä. Isäntälaitteet ovat tyypillisesti tavanomaisia CPU-laitteita, joissa suoritettava koodi voidaan kirjoittaa eri ohjelmointikielillä, kunhan ne tukevat OpenCL APIa (esimerkiksi C/C++, C#, Java, Fortran, Python, ...). OpenCL on pyritty suunnittelemaan siten, että kohdealustana voivat toimia hyvinkin erilaiset suoritusympäristöt, kuten CPU, GPU, DSP,... Rinnakkaistaminen on mahdollista toteuttaa myös useammalla alustalla yhtä aikaa (esim NxCPU + MxGPU). OpenCL skaalautuu aina sulautetuista alustoista supertietokoneisiin. Suurimpia laitevalmistajia jotka tukevat OpenCL-rajapintaa ovat esimerkiksi NVIDIA, AMD, Apple ja Intel. Kernel-sovellukset kehitetään OpenCL C -kielellä, joka perustuu C99-kieleen ja sisältää laajennuksia, jotka helpottavat rinnakkaissuorituksen hallittavuutta. Tällaisia laajennuksia ovat esimerkiksi osoiteavaruuden indeksointi globaalisti sekä lokaalisti rinnakkaistetussa tehtävälohkossa. OpenCL-alustoista huomattava osa koostuu erilaisista grafiikkasuorittimista ja siksi on kieleen lisätty myös liittymärajapinnat sekä OpenGL- että DirectX-muistiobjekteihin. Käytännössä tämä näkyy siten, että esimerkiksi OpenGL-tekstuureita voidaan käsitellä suoraan OpenCL-kerneleillä. OpenCL mahdollistaa sekä dataperusteisen rinnakkaistamisen että tehtävälähtöisen rinnakkaistamisen. Datalähtöisessä ohjelmointimallissa kernel-funktiot suorittavat samaa käskysarjaa eri tietolohkoilla yhtä aikaa (SIMD). Tehtävälähtöisessä tapauksessa työ voidaan jakaa eri kerneleihin, joiden työryhmiä suoritetaan yhtä aikaa (task parallel). Kernel-työryhmien suoritusta voidaan synkronoida tehtäväjonoilla ja näihin syötettävillä synkronointikäskyillä. == SPIR ja SPIR-V == Kohdelaitteiden suuren määrän ja vaihtelevuuden vuoksi OpenCL -ohjelmakoodi käännetään SPIR-välikielelle (). SPIR käännetään kohdelaitteella alustakohtaiselle käskykannalle ja arkkitehtuurille. SPIR voidaan verrata myös HSAIL-käännökseen. SPIR-V on tarkoitettu Vulkan-rajapinnan kanssa käytettäväksi ja pääasiassa tuotetaan korkeamman tason kielistä kuten GLSL ja HLSL. SPIR-V on avoin alustariippumaton standardi. == Standardiversiot == Ensimmäinen versio OpenCL 1.0 julkaistiin joulukuussa 2008. Kesäkuussa 2010 esiteltiin laajennus 1.1, jota useat laitevalmistajat tukevat. Spesifikaatiot laajennukseen OpenCL 1.2 esiteltiin marraskuussa 2011. Tammikuussa 2017 on julkaistu OpenCL 2.1. Syyskuussa 2020 on julkaistu versio 3.0. Versio 3.0 palasi aiempaan siten, että ydin osuus koostuu OpenCL 1.2:sta ja tähän on lisätty mahdollisuus kysyä ominaisuuden tukea. Ydinosuuden päälle tulevat OpenCL 2.0:n ja 3.0:n uudet ominaisuudet, jotka ovat valinnaisia ja on mahdollista valikoida mitä ominaisuuksia tuetaan. == Esimerkki == Tämä esimerkki toteuttaa Fourier’n muunnoksen (FFT). // 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); Todellinen laskelma: // 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); } == Katso myös == *GPGPU == Lähteet == * Aaftab Munshi et al. OpenCL Programming Guide, Addison-Wesley, 2012. ISBN 0-321-74964-2. ===Viitteet=== Luokka:Ohjelmointikielet Luokka:Ohjelmointirajapinnat