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.

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 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'), mientras que AMD decidió apoyar OpenCL en lugar de su antigua API Close to Metal.

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 Este ejemplo calcula una Transformada rápida de Fourier. 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 = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(float)*2*num_entries, srcA); memobjs = 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 = n; local_work_size = 64; range = clCreateNDRangeContainer(context, 0, 1, global_work_size, local_work_size);

// set the args values clSetKernelArg(kernel, 0, (void *)&memobjs, sizeof(cl_mem), NULL); clSetKernelArg(kernel, 1, (void *)&memobjs, sizeof(cl_mem), NULL); clSetKernelArg(kernel, 2, NULL, sizeof(float)*(local_work_size+1)*16, NULL); clSetKernelArg(kernel, 3, NULL, sizeof(float)*(local_work_size+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; // 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 GPGPU CUDA Close to Metal BrookGPU Lib Sh Larrabee (GPU)

Referencias

Enlaces externos Sitio web oficial de OpenCL

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