OpenCL 学习step by step (2) 一个简单的OpenCL的程序

来源：互联网发布：网络电视机wifi 编辑：程序博客网时间：2024/06/10 20:25

现在，我们开始写一个简单的OpenCL程序，计算两个数组相加的和，放到另一个数组中去。程序用cpu和gpu分别计算，最后验证它们是否相等。OpenCL程序的流程大致如下：

下面是source code中的主要代码：

int main(int argc, char* argv[])
    {
    //在host内存中创建三个缓冲区
    float *buf1 = 0;
    float *buf2 = 0;
    float *buf = 0;

    buf1 =(float *)malloc(BUFSIZE * sizeof(float));
    buf2 =(float *)malloc(BUFSIZE * sizeof(float));
    buf =(float *)malloc(BUFSIZE * sizeof(float));

    //用一些随机值初始化buf1和buf2的内容
    int i;
    srand( (unsigned)time( NULL ) );
    for(i = 0; i < BUFSIZE; i++)
        buf1[i] = rand()%65535;

    srand( (unsigned)time( NULL ) +1000);
    for(i = 0; i < BUFSIZE; i++)
        buf2[i] = rand()%65535;

    //cpu计算buf1,buf2的和
    for(i = 0; i < BUFSIZE; i++)
        buf[i] = buf1[i] + buf2[i];

cl_uint status;
cl_platform_id platform;

//创建平台对象
status = clGetPlatformIDs( 1, &platform, NULL );

注意：如果我们系统中安装不止一个opencl平台，比如我的os中，有intel和amd两家opencl平台，用上面这行代码，有可能会出错，因为它得到了intel的opencl平台，而intel的平台只支持cpu，而我们后面的操作都是基于gpu，这时我们可以用下面的代码，得到AMD的opencl平台。

cl_uint numPlatforms; std::string platformVendor;  status = clGetPlatformIDs(0, NULL, &numPlatforms); if(status != CL_SUCCESS)     {     return 0;     } if (0 < numPlatforms)      {     cl_platform_id* platforms = new cl_platform_id[numPlatforms];     status = clGetPlatformIDs(numPlatforms, platforms, NULL);     char platformName[100];     for (unsigned i = 0; i < numPlatforms; ++i)          {         status = clGetPlatformInfo(platforms[i],             CL_PLATFORM_VENDOR,             sizeof(platformName),             platformName,             NULL);         platform = platforms[i];         platformVendor.assign(platformName);         if (!strcmp(platformName, "Advanced Micro Devices, Inc."))              {             break;             }         }     std::cout << "Platform found : " << platformName << "\n";     delete[] platforms;     }

cl_device_id device;

    //创建GPU设备
    clGetDeviceIDs( platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU,
        1,
        &device,
        NULL);
    //创建context
    cl_context context = clCreateContext( NULL,
        1,
        &device,
        NULL, NULL, NULL);
    //创建命令队列
    cl_command_queue queue = clCreateCommandQueue( context,
        device,
        CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE, NULL );
    //创建三个OpenCL内存对象，并把buf1的内容通过隐式拷贝的方式
    //buf1内容拷贝到clbuf1,buf2的内容通过显示拷贝的方式拷贝到clbuf2
    cl_mem clbuf1 = clCreateBuffer(context,
        CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR,
        BUFSIZE*sizeof(cl_float),buf1,
        NULL );

    cl_mem clbuf2 = clCreateBuffer(context,
        CL_MEM_READ_ONLY ,
        BUFSIZE*sizeof(cl_float),NULL,
        NULL );

cl_event writeEvt;

status = clEnqueueWriteBuffer(queue, clbuf2, 1,
0, BUFSIZE*sizeof(cl_float), buf2, 0, 0, 0);

上面这行代码把buf2中的内容拷贝到clbuf2,因为buf2位于host端，clbuf2位于device端，所以这个函数会执行一次host到device的传输操作，或者说一次system memory到video memory的拷贝操作，所以我在该函数的后面放置了clFush函数，表示把command queue中的所有命令提交到device(注意：该命令并不保证命令执行完成),所以我们调用函数waitForEventAndRelease来等待write缓冲的完成，waitForEventAndReleae 是一个用户定义的函数，它的内容如下，主要代码就是通过event来查询我们的操作是否完成，没完成的话，程序就一直block在这行代码处，另外我们也可以用opencl中内置的函数clWaitForEvents来代替clFlush和waitForEventAndReleae。

//等待事件完成int waitForEventAndRelease(cl_event *event)    {    cl_int status = CL_SUCCESS;    cl_int eventStatus = CL_QUEUED;    while(eventStatus != CL_COMPLETE)        {        status = clGetEventInfo(            *event,             CL_EVENT_COMMAND_EXECUTION_STATUS,             sizeof(cl_int),            &eventStatus,            NULL);        }    status = clReleaseEvent(*event);    return 0;    }

     status = clFlush(queue);
     //等待数据传输完成再继续往下执行
     waitForEventAndRelease(&writeEvt);

    cl_mem buffer = clCreateBuffer( context,
        CL_MEM_WRITE_ONLY,
        BUFSIZE * sizeof(cl_float),
        NULL, NULL );

kernel文件中放的是gpu中执行的代码，它被放在一个单独的文件add.cl中，本程序中kernel代码非常简单，只是执行两个数组相加。kernel的代码为：

__kernel void vecadd(__global const float* A, __global const float* B, __global float* C){    int id = get_global_id(0);    C[id] = A[id] + B[id];}

   //kernel文件为add.cl
    const char * filename = "add.cl";
    std::string sourceStr;
    status = convertToString(filename, sourceStr);

convertToString也是用户定义的函数，该函数把kernel源文件读入到一个string中，它的代码如下：

//把文本文件读入一个string中,用来读入kernel源文件int convertToString(const char *filename, std::string& s)    {    size_t size;    char*  str;    std::fstream f(filename, (std::fstream::in | std::fstream::binary));    if(f.is_open())        {        size_t fileSize;        f.seekg(0, std::fstream::end);        size = fileSize = (size_t)f.tellg();        f.seekg(0, std::fstream::beg);        str = new char[size+1];        if(!str)            {            f.close();            return NULL;            }        f.read(str, fileSize);        f.close();        str[size] = '\0';        s = str;        delete[] str;        return 0;        }    printf("Error: Failed to open file %s\n", filename);    return 1;    }

const char * source = sourceStr.c_str();
size_t sourceSize[] = { strlen(source) };

    //创建程序对象
    cl_program program = clCreateProgramWithSource(
        context,
        1,
        &source,
        sourceSize,
        NULL);
    //编译程序对象
    status = clBuildProgram( program, 1, &device, NULL, NULL, NULL );
    if(status != 0)
        {
        printf("clBuild failed:%d\n", status);
        char tbuf[0x10000];
        clGetProgramBuildInfo(program, device, CL_PROGRAM_BUILD_LOG, 0x10000, tbuf, NULL);
        printf("\n%s\n", tbuf);
        return -1;
        }

    //创建Kernel对象
    cl_kernel kernel = clCreateKernel( program, "vecadd", NULL );
    //设置Kernel参数
    cl_int clnum = BUFSIZE;
    clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void*) &clbuf1);
    clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void*) &clbuf2);
    clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(cl_mem), (void*) &buffer);

注意：在执行kernel时候，我们只设置了global work items数量，没有设置group size，这时候，系统会使用默认的work group size，通常可能是256之类的。

    //执行kernel,Range用1维，work itmes size为BUFSIZE
    cl_event ev;
    size_t global_work_size = BUFSIZE;
    clEnqueueNDRangeKernel( queue,
        kernel,
        1,
        NULL,
        &global_work_size,
        NULL, 0, NULL, &ev);
   status = clFlush( queue );
   waitForEventAndRelease(&ev);

//数据拷回host内存
cl_float *ptr;

    cl_event mapevt;
    ptr = (cl_float *) clEnqueueMapBuffer( queue,
        buffer,
        CL_TRUE,
        CL_MAP_READ,
        0,
        BUFSIZE * sizeof(cl_float),
        0, NULL, NULL, NULL );

status = clFlush( queue );
waitForEventAndRelease(&mapevt);

    //结果验证，和cpu计算的结果比较
    if(!memcmp(buf, ptr, BUFSIZE))
        printf("Verify passed\n");
    else printf("verify failed");

    if(buf)
        free(buf);
    if(buf1)
        free(buf1);
    if(buf2)
        free(buf2);

程序结束后，这些opencl对象一般会自动释放，但是为了程序完整，养成一个好习惯，这儿我加上了手动释放opencl对象的代码。

    //删除OpenCL资源对象
    clReleaseMemObject(clbuf1);
    clReleaseMemObject(clbuf2);
    clReleaseMemObject(buffer);
    clReleaseProgram(program);
    clReleaseCommandQueue(queue);
    clReleaseContext(context);
    return 0;
    }

程序执行后的界面如下：

完整的代码请参考：

工程文件gclTutorial1

代码下载：

http://files.cnblogs.com/mikewolf2002/gclTutorial.zip

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