Plantform（平臺）：主機加上OpenCL框架管理下的若干設備構成了這個平臺，通過這個平臺，應用程序可以與設備共享資源并在設備上執行kernel。
平臺通過cl_plantform來展現，可以使用下面的代碼來初始化平臺
cl_int oclGetPlatformID (cl_platform_id *platforms); // Pointer to the platform object ?


Device（設備）：通過cl_device來表現
cl_int clGetDeviceIDs (cl_platform_id platform,
cl_device_type device_type, // Bitfield identifying the type. For the GPU we use CL_DEVICE_TYPE_GPU ? ?
cl_uint num_entries, ? ? ? ?// Number of devices, typically 1 ? ?
cl_device_id *devices, ? ? ?// Pointer to the device object ? ?
cl_uint *num_devices ? ? ? ?// Puts here the number of devices matching the device_type ?
);


Context（上下文）：定義了整個OpenCL化境，包括OpenCL kernel、設備、內存管理、命令隊列等。上下文使用cl_context來表現
cl_context clCreateContext(const cl_context_properties *properties, // Bitwise with the properties (see specification) ?
cl_uint num_devices,
const cl_device_id *devices, // Pointer to the devices object ?
void (*pfn_notify)(const char *errinfo, const void *private_info, size_t cb, void *user_data), // (don't worry about this) ?
void *user_data, // (don't worry about this) ?
cl_int *errcode_ret ? ? // error code result ?
);


Command-Queue（指令隊列）：就像它的名字一樣，他是一個存儲需要在設備上執行的OpenCL指令的隊列。
指令隊列建立在一個上下文中的指定設備上 ,多個指令隊列允許應用程序在不需要同步的情況下執行多條無關聯的指令
cl_command_queue clCreateCommandQueue (
?cl_context context, ?
?cl_device_id device, ?
?cl_command_queue_properties properties, // Bitwise with the properties ?
?cl_int *errcode_ret ?// error code result ?
);
?


下面是一個簡單的示例
cl_int error = 0; ? // Used to handle error codes ?
cl_platform_id platform; ?
cl_context context; ?
cl_command_queue queue; ?
cl_device_id device; ?
??
// Platform ?
error = oclGetPlatformID(&platform); ?
if (error != CL_SUCCESS) { ?
? ?cout << "Error getting platform id: " << errorMessage(error) << endl; ?
? ?exit(error); ?
} ?
// Device ?
error = clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device, NULL); ?
if (err != CL_SUCCESS) { ?
? ?cout << "Error getting device ids: " << errorMessage(error) << endl; ?
? ?exit(error); ?
} ?
// Context ?
context = clCreateContext(0, 1, &device, NULL, NULL, &error); ?
if (error != CL_SUCCESS) { ?
? ?cout << "Error creating context: " << errorMessage(error) << endl; ?
? ?exit(error); ?
} ?
// Command-queue ?
queue = clCreateCommandQueue(context, device, 0, &error); ?
if (error != CL_SUCCESS) { ?
? ?cout << "Error creating command queue: " << errorMessage(error) << endl; ?
? ?exit(error); ?
}






在設備上分配內存，我們需要使用cl_mem類型
cl_mem clCreateBuffer (cl_context context, ? ?// The context where the memory will be allocated ?
cl_mem_flags flags, ?
size_t size, // The size in bytes ?
void *host_ptr, ?
cl_int *errcode_ret
);
?flags是逐位的，選項如下：
CL_MEM_READ_WRITE
CL_MEM_WRITE_ONLY
CL_MEM_READ_ONLY
CL_MEM_USE_HOST_PTR
CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR
CL_MEM_COPY_HOST_PTR – 從 host_ptr處拷貝數據
下面是一個簡單的內存分配示例，分配3塊內存，兩份分別存a,b向量，一份存相加后的結果向量，這里的變量名后的_d表示內存是分配在設備上的
const int mem_size = sizeof(float)*size; ?
// Allocates a buffer of size mem_size and copies mem_size bytes from src_a_h ?
cl_mem src_a_d = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, mem_size, src_a_h, &error); ?
cl_mem src_b_d = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, mem_size, src_b_h, &error); ?
cl_mem res_d = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, mem_size, NULL, &error); ?




Kernel：kernel本質上是一個我們可以從主機上調用的，運行在設備上的函數.所有運行在設備上的代碼，包括kernel和kernel調用的其他的函數，
都是在運行的時候編譯的。這涉及到下一個概念，Program。
Program：OpenCL Program由kernel函數、其他函數和聲明組成。它通過cl_program表示。當創建一個program時，你必須指定它是由哪些文件組成的，然后編譯它。


創建program
cl_program clCreateProgramWithSource (
cl_context context, ?
cl_uint count, ? ? ? ? // 文件個數
const char **strings, ?// 字符串數組，每一個字符串代表一個文件?
const size_t *lengths, // 指明文件長度的數組 ?
cl_int *errcode_ret ? ?// 返回的錯誤碼
);?


編譯program
cl_int clBuildProgram (cl_program program, ?
cl_uint num_devices, ? ? ? ? ? ? ? ?//設備個數
const cl_device_id *device_list, ? ?//設備ID號列表
const char *options, // 編譯選項 ?
void (*pfn_notify)(cl_program, void *user_data), ?//
void *user_data
);


查看編譯log，必須使用下面的函數
cl_int clGetProgramBuildInfo (cl_program program, ?
? ? cl_device_id device, ?
? ? cl_program_build_info param_name, // 我們想要知道的參數
? ? size_t param_value_size, ? ?// 參數值的大小
? ? void *param_value, ? ? ?// 結果
? ? size_t *param_value_size_ret
);


提取program的入口點，使用cl_kernel
cl_kernel clCreateKernel (
cl_program program, ? ? ?// The program where the kernel is ?
const char *kernel_name, // The name of the kernel, i.e. the name of the kernel function as it's declared in the code ?
cl_int *errcode_ret
);


下面是一個簡單的示例


// Creates the program ?
// Uses NVIDIA helper functions to get the code string and it's size (in bytes) ?
size_t src_size = 0; ?
const char* path = shrFindFilePath("vector_add_gpu.cl", NULL); ?
const char* source = oclLoadProgSource(path, "", &src_size); ?
//創建program
cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &source, &src_size, &error); ?
assert(error == CL_SUCCESS); ?
??
//編譯program ?
error = clBuildProgram(program, 1, &device, NULL, NULL, NULL); ?
assert(error == CL_SUCCESS); ?
??
//顯示log ?
char* build_log; ?
size_t log_size; ?
// 第一次調用獲得恰當的日志大小 ?
clGetProgramBuildInfo(program, device, CL_PROGRAM_BUILD_LOG, 0, NULL, &log_size); ?
build_log = new char[log_size+1]; ?
// 第二次調用獲得日志的內容
clGetProgramBuildInfo(program, device, CL_PROGRAM_BUILD_LOG, log_size, build_log, NULL); ?
build_log[log_size] = '\0'; ?
cout << build_log << endl; ?
delete[] build_log; ?
??
//提取kernel?
//下面的 ?"vector_add_gpu"對應的就是cl文件里面的函數 vector_add_gpu(...)函數
cl_kernel vector_add_kernel = clCreateKernel(program, "vector_add_gpu", &error); ?
assert(error == CL_SUCCESS);




運行kernel
一旦我們的kernel建立好，我們就可以運行它。
首先，我們必須設置kernel的參數
cl_int clSetKernelArg (
cl_kernel kernel, ? ? ?// Which kernel
? ? cl_uint arg_index, ? ? // 哪一個參數，譬如0,1,2,3代表第1,2,3,4號參數
? ? size_t arg_size, ? ? ? // Size of the next argument (not of the value pointed by it!) ?
? ? const void *arg_value ?// Value?
)?
每個參數都需要調用一次這個函數。


當所有參數設置完畢，我們就可以調用這個kernel ?
cl_int ?clEnqueueNDRangeKernel(
cl_command_queue command_queue, ??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_kernel kernel, ??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_uint ?work_dim, ? ? // Choose if we are using 1D, 2D or 3D work-items and work-groups ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? const size_t *global_work_offset, ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? const size_t *global_work_size, ? ? // The total number of work-items (must have work_dim dimensions) ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? const size_t *local_work_size, ? ? ?// The number of work-items per work-group (must have work_dim dimensions) ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_uint num_events_in_wait_list, ??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? const cl_event *event_wait_list, ??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_event *event);?

// Enqueuing parameters ?
// Note that we inform the size of the cl_mem object, not the size of the memory pointed by it ?
error = clSetKernelArg(vector_add_k, 0, sizeof(cl_mem), &src_a_d); ?
error |= clSetKernelArg(vector_add_k, 1, sizeof(cl_mem), &src_b_d); ?
error |= clSetKernelArg(vector_add_k, 2, sizeof(cl_mem), &res_d); ?
error |= clSetKernelArg(vector_add_k, 3, sizeof(size_t), &size); ?
assert(error == CL_SUCCESS); ?
??
// Launching kernel ?
const size_t local_ws = 512; ? ?// Number of work-items per work-group ?
// shrRoundUp returns the smallest multiple of local_ws bigger than size ?
const size_t global_ws = shrRoundUp(local_ws, size); ? ?// Total number of work-items ?
error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, vector_add_k, 1, NULL, &global_ws, &local_ws, 0, NULL, NULL); ?
assert(error == CL_SUCCESS); ?






讀取結果
讀取結果非常簡單。與之前講到的寫入內存（設備內存）的操作相似，現在我們需要存入隊列一個讀取緩沖區的操作
cl_int ?clEnqueueReadBuffer (
?cl_command_queue command_queue, ??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_mem buffer, ? // 從哪個buffer ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_bool blocking_read, ? // 是否讀阻塞 ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? size_t offset, ? // 對開始的偏移 ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? size_t cb, ? ? ?// 要讀的字節大小 ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? void *ptr, ? // 主機的內存指針
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_uint num_events_in_wait_list, ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? const cl_event *event_wait_list, ??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? cl_event *event);
使用示例
float* check = new float[size]; ?
clEnqueueReadBuffer(queue, res_d, CL_TRUE, 0, mem_size, check, 0, NULL, NULL);


清理內存
使用clCreate申請的（緩沖區、kernel、隊列）必須使用clRelease釋放
delete[] src_a_h; ?
delete[] src_b_h; ?
delete[] res_h; ?
delete[] check; ?
clReleaseKernel(vector_add_k); ?
clReleaseCommandQueue(queue); ?
clReleaseContext(context); ??
clReleaseMemObject(src_a_d); ??
clReleaseMemObject(src_b_d); ??
clReleaseMemObject(res_d);

總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencl编程简单的入门知识的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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