| OpenCL | ||
|---|---|---|
| Parte de Computación heterogénea | ||
 | ||
 | ||
| Información general | ||
| Tipo de programa | Interfaz de programación de aplicaciones, GPGPU | |
| Autor | Apple | |
| Desarrollador | Grupo Khronos | |
| Lanzamiento inicial | 28 de agosto de 2009 | |
| Licencia | Libre de derechos | |
| Información técnica | ||
| Programado en | ||
| Plataformas admitidas | ||
| Versiones | ||
| Última versión estable | 3.0.15[1] (info) (14 de diciembre de 2023 (2 años, 6 meses y 6 días)[1]) | |
| Enlaces | ||
OpenCL (Open Computing Language, en español lenguaje de computación abierto) consta de una interfaz de programación de aplicaciones y de un lenguaje de programación. Juntos permiten crear aplicaciones con paralelismo a nivel de datos y de tareas que pueden ejecutarse tanto en unidades centrales de procesamiento como unidades de procesamiento gráfico. El lenguaje está basado en C99, eliminando cierta funcionalidad y extendiéndolo con operaciones vectoriales.[2]
Apple creó la especificación original y fue desarrollada en conjunto con AMD, IBM, Intel y NVIDIA. Apple la propuso al Grupo Khronos para convertirla en un estándar abierto y libre de derechos. El 16 de junio de 2008 Khronos creó el Compute Working Group[3] para llevar a cabo el proceso de estandarización. En 2013 se publicó la versión 2.0 del estándar.
OpenCL forma parte de Mac OS X v10.6 ('Snow Leopard'),[4] mientras que AMD decidió apoyar OpenCL en lugar de su antigua API Close to Metal. [5] [6] Intel también dispone de su propio entorno de desarrollo y NVIDIA además de tener su propia API para chips gráficos llamada CUDA, también admite OpenCL.
Ejemplo
editarEste ejemplo calcula una Transformada rápida de Fourier.[2] Las llamadas a la API son las siguientes:
// 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);
El cómputo en sí es este:
// 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);
}
Véase también
editarReferencias
editar- ↑ a b The OpenCL Specification
- ↑ a b «OpenCL». SIGGRAPH2008. 14 de agosto de 2008. Archivado desde el original el 19 de marzo de 2012. Consultado el 14 de agosto de 2008.
- ↑ «Khronos Launches Heterogeneous Computing Initiative». Khronos Group. 16 de junio de 2008. Archivado desde el original el 20 de junio de 2008. Consultado el 18 de junio de 2008.
- ↑ «Apple Previews Mac OS X Snow Leopard to Developers». Apple. 9 de junio de 2008. Archivado desde el original el 11 de junio de 2008. Consultado el 9 de junio de 2008.
- ↑ «AMD Drives Adoption of Industry Standards in GPGPU Software Development». AMD. 6 de agosto de 2008. Archivado desde el original el 16 de septiembre de 2008. Consultado el 14 de agosto de 2008.
- ↑ «AMD Backs OpenCL, Microsoft DirectX 11». eWeek. 6 de agosto de 2008. Archivado desde el original el 19 de marzo de 2012. Consultado el 14 de agosto de 2008.
