opencl中文教程(amd)

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1、序言过去二十年间，计算机芯片设计、制造技术不断创新，以x86为代表的微处理器性能以令人目眩的速度不断提升。2000年之后，高性能微处理器逐渐以多核为发展方向。这是一个微妙的变化，暗示着并行化成为提高性能的主要手段。作为专用的图形协处理器，GPU的历史相比CPU短得多，但其晶体管数量增长和性能提升曲线比CPU还要陡峭。从单位面积和单位功耗的角度衡量，现代GPU的计算能力已经大大超过CPU。这主要得益于GPU的并行化本质：GPU芯片中有几百甚至更多数量的物理计算单元。如今，市场上随处可以买到高性能的CPU和GPU，两者的并行处理能力足以构建一个桌面超级计算机，前提是如何把芯片中的计算能力释放出来。

2、并行化的核心问题是软件。由于GPU在指令集上和x86处理器不兼容，这个问题显得尤为突出。为了发挥GPU强大的计算能力，学术界开展了十余年的研究工作，尝试在GPU上实现非图形算法。这些工作被统称为GPGPU。早期需要把其他应用中的算法映射到图形算法，再使用DirectX或者OpenGL这样的图形编程接口来实现代码。随着时间推移和研发工作不断取得成果，厂商开始为用户提供更加高效、直观的开发平台，于是有了CAL、Brook+、CUDA等等编程工具。这些方案大大提高了开发效率，使得更多的开发人员很容易地在GPU平台上编程。另一方面，各个厂商专有解决方案之间的不兼容性也给用户带来新的困扰。OpenCL标

3、准的制订和发布是对上述问题的回应，所有重要厂商都承诺为用户提供一个互相开放、兼容、高效、易用的开发平台。兼得鱼和熊掌。OpenCL的范畴远比GPU要大，覆盖了多种处理器芯片。从AMD的角度，这是一个跨越CPU和GPU的编程接口，帮助开发者挖掘出系统所有的计算能力。中国首台千万亿次超级计算机“天河一号”就是混合CPU和GPU的异构系统。2008和2009年，AMD在全国高校范围成功举办了两届GPU加速计算竞赛，各种富有创意的算法在AMDGPU上得到实现和性能验证。从2010年开始，竞赛的开发环境将全面升级到OpenCL。本书最初是作为公司内外部OpenCL课程的讲义，严肃的程序员会在书中发现许多

4、未充分展开的论题。就像书名所暗示的，对于读者，我们希望保留简洁和易于上手的印象。在出版物中每每可以见到并诧异于长长的感谢名单，当我们自己也终于完成了面前这本薄薄的小册子时，才体会到作者的致谢并非泛泛而谈，确是肺腑之言。感谢组内同事一年来的辛勤工作并将一路心得汇成此书；感谢AMD美国开发团队的MichaelHouston、BenedictGaster、MicahVillmow、ElizabethSanville、BenSander等在技术上给予的指导和帮助；感谢AMD大学项目部的GloriaLe组织GPU竞赛。感谢AMD美国总部的RickBergman、DavidWang、RajaKoduri，

5、感谢AMD大中华区的KarenGuo、OwenLiu，感谢AMD大中华区上海研发中心的AllenLee、Wen-ChungChen，他(她)们对通用计算项目的支持使得这一切成为可能。是为序。李约炯代表超威半导体（上海）有限公司流计算小组2010年3月目录第一章GPU计算与OpenCL1.1什么是OpenCL........................................................................................................11.2为什么要使用OpenCL..........................

6、.................................................................11.2.1利用OpenCL可以充分利用设备的并行特性.........................................11.2.2OpenCL为程序员提供了平台独立性......................................................21.3AMD与流计算..............................................................................

7、.........................31.4本文的结构..............................................................................................................4第二章OpenCL架构2.1平台模型PlatformModel........................