上一节我们写了个一维向量相加的程序。这节我们来看一个4×4矩阵转置程序。
4X4矩阵我们采用二维数组进行存储，在程序设计上，我们让转置过程分4次转置完成，就是一次转一行。注意这里的OpenCL的工作维数是二维。（当然用一维的方式也可以，只是在CL代码中要用到循环，效率不高）
程序分两部份：
（1）transposition.cl代码
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | __kernel void transposition(__global int* A, __global int* B){ //获取索引号，这里是二维的，所以可以取两个 //否则另一个永远是0 int col = get_global_id(0); int row = get_global_id(1); B[col*4+row] = A[row*4+col];} |
（2）main.cpp代码
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 | #include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <string>#include <CL/cl.h>//包含CL的头文件using namespace std;//4x4数组#define dim_x 4#define dim_y 4//从外部文件获取cl内核代码bool GetFileData(const char* fname,string& str){ FILE* fp = fopen(fname,"r"); if(fp==NULL) { printf("no found file\n"); return false; } int n=0; while(feof(fp)==0) { str += fgetc(fp); } return true;}int main(){ //先读外部CL核心代码，如果失败则退出。 //代码存buf_code里面 string code_file; if(false == GetFileData("transposition.cl",code_file)) return 0; char* buf_code = new char[code_file.size()]; strcpy(buf_code,code_file.c_str()); buf_code[code_file.size()-1] = NULL; //声明CL所需变量。 cl_device_id device; cl_platform_id platform_id = NULL; cl_context context; cl_command_queue cmdQueue; cl_mem bufferA,bufferB,bufferC; cl_program program; cl_kernel kernel = NULL; //我们使用的是二维向量 //设定向量大小（维数） size_t globalWorkSize[2]; globalWorkSize[0] = dim_x ; globalWorkSize[1] = dim_y; cl_int err; /* 定义输入变量和输出变量，并设定初值 */ int buf_A[dim_x][dim_y]; int buf_B[dim_x][dim_y]; size_t datasize = sizeof(int) * dim_x * dim_y; int n=0; int m=0; for(n=0;n<dim_x;n++) { for(m=0;m<dim_y;m++) { buf_A[m][n] = m + n*dim_x; } } //step 1:初始化OpenCL err = clGetPlatformIDs(1,&platform_id,NULL); if(err!=CL_SUCCESS) { cout<<"clGetPlatformIDs error"<<endl; return 0; } //这次我们只用CPU来进行并行运算，当然你也可以该成GPU clGetDeviceIDs(platform_id,CL_DEVICE_TYPE_GPU,1,&device,NULL); //step 2:创建上下文 context = clCreateContext(NULL,1,&device,NULL,NULL,NULL); //step 3:创建命令队列 cmdQueue = clCreateCommandQueue(context,device,0,NULL); //step 4:创建数据缓冲区 bufferA = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, datasize,NULL,NULL); bufferB = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, datasize,NULL,NULL); //step 5:将数据上传到缓冲区 clEnqueueWriteBuffer(cmdQueue, bufferA,CL_FALSE, 0,datasize, buf_A,0, NULL,NULL); //step 6:加载编译代码,创建内核调用函数 program = clCreateProgramWithSource(context,1, (const char**)&buf_code, NULL,NULL); clBuildProgram(program,1,&device,NULL,NULL,NULL); kernel = clCreateKernel(program,"transposition",NULL); //step 7:设置参数，执行内核 clSetKernelArg(kernel,0,sizeof(cl_mem),&bufferA); clSetKernelArg(kernel,1,sizeof(cl_mem),&bufferB); //<span style="color: #ff0000;"><strong>注意这里第三个参数已经改成2，表示二维数据。</strong></span> clEnqueueNDRangeKernel(cmdQueue,kernel, 2,NULL, globalWorkSize, NULL,0,NULL,NULL); //step 8:取回计算结果 clEnqueueReadBuffer(cmdQueue,bufferB,CL_TRUE,0, datasize,buf_B,0,NULL,NULL); //输出计算结果 for(n=0;n<dim_x;n++) { for(m=0;m<dim_y;m++) { cout<< buf_A[m][n] <<","; } cout<<endl; } cout<<endl<<"====transposition===="<<endl<<endl; for(n=0;n<dim_x;n++) { for(m=0;m<dim_y;m++) { cout<< buf_B[m][n] <<","; } cout<<endl; } //释放所有调用和内存 clReleaseKernel(kernel); clReleaseProgram(program); clReleaseCommandQueue(cmdQueue); clReleaseMemObject(bufferA); clReleaseMemObject(bufferB); clReleaseContext(context); delete buf_code; return 0;} |
运算结果：
)
 IaaS相关技术)
)
 Object.values())
)
