OpenCL程序分为两个部份，一部份是内核代码，负责具体算法。另一部份是主程序负责初始化OpenCL和准备数据。主程序加载内核代码，并按照即定方法进行运算。
内核代码可以写在主程序里面，也可以写在另一个文本文件里，有点像DX中的HLSL和OPENGL里的GLSL。哈哈，明白意思就行了。我们用第一种方法，把代码跟源程序分开写。
调用OpenCL大至分7个步骤
1：初始化OpenCL
2：创建上下文设备
3：创建命令队列
4：创建数据缓冲区
5：将数据上传到缓冲区
6：加载编译代码，创建内核调用函数
7：设置参数，执行内核
8：读回计算结果。
下面我们通过一个向量相加的程序来了解OpenCL 。有A，B两个四维向量，相加后值存在C向量里。OpenCL会根据用户提供的维数，将向量分解成多个任务分发给多个CPU计算。
源码分两部份
（一）vecadd.cl核心代码。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 | __kernel void vecAdd(__global int* A, __global int* B, __global int* C){ //获取当前工作项所在位置（线程索引号） int idx = get_global_id(0); C[idx] = A[idx] + B[idx];} |
__kernel 指明这是一个OpenCL内核，__global 说明指针指向的是全局的设备内存空间，其它的就是C语言的函数的语法。kernel必须返回空类型。
（二）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 | #include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <string>#include <CL/cl.h>//包含CL的头文件using namespace std;//四维向量#define elements 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("vecadd.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; //我们使用的是一维向量 //设定向量大小（维数） size_t globalWorkSize[1]; globalWorkSize[0] = elements; cl_int err; /* 定义输入变量和输出变量，并设定初值 */ int* buf_A = new int[elements]; int* buf_B = new int[elements]; int* buf_C = new int[elements]; size_t datasize = sizeof(int) * elements; buf_A[0] = 1; buf_A[1] = 2; buf_A[2] = 3; buf_A[3] = 4; buf_B[0] = 5; buf_B[1] = 6; buf_B[2] = 7; buf_B[3] = 8; //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_CPU,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_READ_ONLY, datasize,NULL,NULL); bufferC = 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); clEnqueueWriteBuffer(cmdQueue, bufferB,CL_FALSE, 0,datasize, buf_B,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,"vecAdd",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); clSetKernelArg(kernel,2,sizeof(cl_mem),&bufferC); clEnqueueNDRangeKernel(cmdQueue,kernel, 1,NULL, globalWorkSize, NULL,0,NULL,NULL); //step 8:取回计算结果 clEnqueueReadBuffer(cmdQueue,bufferC,CL_TRUE,0, datasize,buf_C,0,NULL,NULL); //输出计算结果 cout<<"["<<buf_A[0]<<","<<buf_A[1]<<","<<buf_A[2]<<","<<buf_A[3]<<"]+[" <<buf_B[0]<<","<<buf_B[1]<<","<<buf_B[2]<<","<<buf_B[3]<<"]=[" <<buf_C[0]<<","<<buf_C[1]<<","<<buf_C[2]<<","<<buf_C[3]<<"]"<<endl; //释放所有调用和内存 clReleaseKernel(kernel); clReleaseProgram(program); clReleaseCommandQueue(cmdQueue); clReleaseMemObject(bufferA); clReleaseMemObject(bufferB); clReleaseMemObject(bufferC); clReleaseContext(context); delete buf_A; delete buf_B; delete buf_C; delete buf_code; return 0;} |
运算结果：
[1,2,3,4] + [5,6,7,8] = [6,8,10,12]
)
 IaaS相关技术)
)
 Object.values())