《OpenCL异构并行编程实战》第十二至十四章

▶ 第十二章，在其他语言中使用 OpenCL

● JOCL（Java Building for OpenCL），PyOpenCL

● 一个 PyOpenCL 的例子代码，需要 pyopencl 包

 import pyopencl as cl

 import numpy as np

 import numpy.linalg as la

 a = np.random.rand(50000).astype(np.float32)

 b = np.random.rand(50000).astype(np.float32)

 ctx = cl.create_some_context()

 queue = cl.CommandQueue(ctx)

 mf = cl.mem_flags

 a_buf = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf = a)

 b_buf = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf = b)

 c_buf = cl.Buffer(ctx, mf.WRITE_ONLY, b.nbytes)

 code = """

 __kernel void vecadd(__global const float *a, __global const float *b, __global float *c)

 {

     int gid=get_global_id(0);

     c[gid] = a[gid] + b[gid];

 }

 """

 prg = cl.Program(ctx, code).build()

 prg.vecadd(queue, a.shape, None, a_buf, b_buf, c_buf)

 a_plus_b = np.empty_like(a)

 cl.enqueue_copy(queue, a_plus_b, c_buf)

 print(sum(a_plus_b - (a + b)))

● OpenCL 对象的生命周期不是由一个 C 作用域来定义，而是由引用计数操作来定义。

▶ 第十三章，OpenCL 的性能剖析和调试

● 查看事件状态

 void initializeCL(void)

 {

     cl_int status = ;

     cl_ulong time;

     cl_event ev;

     cl_platform_id      platform;

     cl_device_id        device;

     cl_context          context;

     cl_command_queue    commandQueue;

     clGetPlatformIDs(, &platform, NULL);

     clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, , &device, NULL);

     context = clCreateContext(NULL, , &device, NULL, NULL, NULL);

     commandQueue = clCreateCommandQueue(context, device, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE, &status);// 创建队列时传入事件分析属性值，之后无法变更

     ...// 关于ev 的一些操作

     clGetEventProfilingInfo(ev, CL_PROFILING_COMMAND_QUEUED, sizeof(cl_ulong), &time, NULL);// 获取事件进入命令队列的时刻

     clGetEventProfilingInfo(ev, CL_PROFILING_COMMAND_SUBMIT, sizeof(cl_ulong), &time, NULL);// 获取事件提交到设备的时刻

     clGetEventProfilingInfo(ev, CL_PROFILING_COMMAND_START, sizeof(cl_ulong), &time, NULL); // 获取事件开始执行的时刻

     clGetEventProfilingInfo(ev, CL_PROFILING_COMMAND_END, sizeof(cl_ulong), &time, NULL);   // 获取事件执行完成的时刻

 }

● 启用 AMD printf 扩展，允许咋个核函数中使用 printf 函数

 #pragma OPENCL EXTENSION cl_amd_printf: enable

▶ 第十四章，某图像分析应用的性能调优

● Kernel Occupancy，定义为 N（一个计算单元上能并发执行的 wavefront 数目）与 N（该计算单元能启动的 wavefront 数目的最大值）之比。N取决于三个因素：每个 work-item 需要的 GPRS 数目，每个 workgroup 需要的本地内存大小（LDS）和 workgroup 的尺寸。

● LDS 对 KO 的影响：WF = min{WG, WG} * WF。WF为每个 workgroup 的 wavefront 大小（与 LDS 大小没有必然联系）；WG 为硬件规定一个计算单元中 workgroup 的数量上限，WG = LDS / LDS 为用本地内存计算得到的工作组数量上限，LDS 为本地内存大小， LDS 为一个 workgroup 需要的 LDS 的大小。

● GPR 对 KO 的影响：WF = floor(WF / WF) * WF。WF = N / N，为每个 work-item 使用的寄存器的最大数量和。这里相当于把 WF 乡下四舍五入到的整数倍 WF。

● 如果一个 kernel 的性能受 GPRS 的限制，而不受 LDS 的限制，则将部分数据转入 LDS 中会部分优化性能，过多的转移数据会进入全局内存中，严重影响执行速度

lds

《OpenCL异构并行编程实战》第十二至十四章