OpenCL是當前一個通用的由很多公司和組織共同發(fā)起的多CPU\GPU\其他芯片 異構(gòu)計算（heterogeneous）的標準，它是跨平臺的。旨在充分利用GPU或者FPGA強大的并行計算能力與CPU進行協(xié)同工作，更高效的利用硬件高效的完成大規(guī)模的（尤其是并行度高的）計算。

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異構(gòu)計算、GPGPU與OpenCL

利用GPU對圖像渲染進行加速的技術(shù)非常成熟，但是GPU的芯片結(jié)構(gòu)擅長大規(guī)模的并行計算，CPU則擅長邏輯和流程控制，為了不局限于圖像渲染，人們希望將這種計算能力擴展到更多領(lǐng)域，所以這也被稱為GPGPU（即通用處計算處理的GPU）。

通俗來講，CPU并不適合計算，它是多指令單數(shù)據(jù)流（MISD）的體系結(jié)構(gòu)，更加擅長的是做邏輯控制，而數(shù)據(jù)處理基本是單流水線的，所以我們的代碼for(i=0;...;i++)在CPU上要重復迭代的跑很多遍，但是在GPU上則不是這樣，GPU是典型的單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）的體系結(jié)構(gòu)，它不擅長邏輯控制，但是天生的向量計算機，對于for(i=0;...;i++)這樣的代碼有時只需要跑一遍，所以圖形世界中那么多的頂點、片段才能快速、并行的在顯卡中渲染處理。

另外，GPU的晶體管可以到幾十億個，而CPU通常只有幾億個.

如上圖是NVidia Femi100的結(jié)構(gòu)，它有著大量的并行計算單元。

所以人們就想如何將更多的計算代碼搬到GPU上，讓他不只做rendering，而CPU只負責邏輯控制，這種一個CPU（控制單元）+幾個GPU（有時可能再加幾個CPU）（計算單元）的架構(gòu)就是所謂的異構(gòu)編程（heterogeneous），在這里面的GPU就是GPGPU。異構(gòu)編程的前景和效率是非常振奮人心的，在很多領(lǐng)域，尤其是高并行度的計算中，效率提升的數(shù)量級不是幾倍，而是百倍千倍。

NVIDIA在很早就推出了利用其顯卡的GPGPU計算 CUDA架構(gòu)，當時的影響是很大的，將很多計算工作（科學計算、圖像渲染、游戲）的問題提高了幾個數(shù)量級的效率，CUDA是NVDIA主力推的通用計算架構(gòu)，但是CUDA最大的局限就是它只能使用Nvidia自的顯卡，對于廣大的AMD卡用戶鞭長莫及。

OpenCL則在之后應運而生，它由幾大主流芯片商、操作系統(tǒng)、軟件開發(fā)者、學術(shù)機構(gòu)、中間件提供者等公司聯(lián)合發(fā)起，它最初由Apple提出發(fā)起標準，隨后Khronos Group成立工作組，協(xié)調(diào)這些公司共同維護這套通用的計算語言。Khronos Group聽起來比較熟悉吧，圖像繪制領(lǐng)域著名的軟硬件接口API規(guī)范著名的OpenGL也是這個組織維護的，其實他們還維護了很多多媒體領(lǐng)域的規(guī)范，可能也是類似于Open***起名的（所以剛聽到OpenCL的時候就在想它與OpenGl有啥關(guān)系），OpenCl沒有一個特定的SDK，Khronos Group只是指定標準（你可以理解為他們定義頭文件），而具體的實現(xiàn)則是由不同參與公司來做，這樣你會發(fā)現(xiàn)NVDIA將OpenCL做了實現(xiàn)后集成到它的CUDA SDK中，而AMD則將其實現(xiàn)后放在所謂是AMD APP （Accelerated Paral Processing）SDK中,而Intel也做了實現(xiàn)，所以目前的主流CPU和GPU都支持OpenCL架構(gòu)，雖然不同公司做了不同的SDK，但是他們都遵照同樣的OpenCL規(guī)范，也就是說原則上如果你用標準OpenCl頭中定義的那些接口的話,使用NVIDIA的SDK編的程序可以跑在AMD的顯卡上的。但是不同的SDK會有針對他們芯片的特定擴展，這點類似于標磚OpenGL庫和GL庫擴展的關(guān)系。

OpenGL的出現(xiàn)使得AMD在GPGPU領(lǐng)域終于迎頭趕上的NVIDIA，但是NVIDIA雖為OpenCL的一員，但是他們似乎更加看重自己的獨門武器CUDA，所以N家對OpenCL實現(xiàn)的擴展也要比AMD少，AMD由于同時做CPU和GPU，還有他們的APU，似乎對OpenCL更來勁一些。

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OpenCL的誕生

OpenCL也是通過在GPU上寫代碼來加速，只不過他把CPU、GPU、其他什么芯片給統(tǒng)一封裝了起來，更高了一層，對開發(fā)者也更友好。

其實最開始顯卡是不存在的，最早的圖形處理是放在CPU上，后來發(fā)現(xiàn)可以再主板上放一個單獨的芯片來加速圖形繪制，那時還叫圖像處理單元，直到NVIDIA把這東西做強做大，并且第一給它改了個NB的稱呼，叫做GPU，也叫圖像處理器，后來GPU就以比CPU高幾倍的速度增長性能。

開始的時候GPU不能編程，也叫固定管線的，就是把數(shù)據(jù)按照固定的通路走完和CPU同樣作為計算處理器，順理成章就出來了可編程的GPU，但是那時候想在GPU上編程可不是容易的事，你只能使用GPU匯編來寫GPU程序，GPU匯編？聽起來就是很高級的玩意兒，所以那時使用GPU繪制很多特殊效果的技能只掌握在少數(shù)圖形工程師身上，這種方式叫可編程管線。

很快這種桎桍被打破，GPU上的高級編程語言誕生，在當時更先進的一些顯卡上，像C一樣的高級語言可以使程序員更加容易的往GPU寫代碼，這些語言代表有nvidia和微軟一起創(chuàng)作的CG，微軟的HLSL，openGl的GLSL等等，現(xiàn)在它們也通常被稱為高級著色語言（Shading Language），這些shader目前已經(jīng)被廣泛應用于我們的各種游戲中。

在使用shading language的過程中，一些科研人員發(fā)現(xiàn)很多非圖形計算的問題（如數(shù)學、物理領(lǐng)域的并行計算）可以偽裝成圖形問題利用Shading Language實現(xiàn)在GPU上計算，而這結(jié)果是在CPU上跑速度的N倍，人們又有了新的想法，想著利用GPU這種性能去解決所有大量并行計算的問題（不只圖形領(lǐng)域），這也叫做通用處理的GPU（GPGPU），很多人嘗試這樣做了，一段時間很多論文在寫怎樣怎樣利用GPU算了哪個東東。。。但是這種工作都是偽裝成圖形處理的形式做的，還沒有一種天然的語言來讓我們在GPU上做通用計算。這時又是NVIDIA帶來了革新，09年前后推出的GUDA架構(gòu)，可以讓開發(fā)者在他們的顯卡上用高級語言編寫通用計算程序，一時CUDA熱了起來，直到現(xiàn)在N卡都印著大大的CUDA logo，不過它的局限就是硬件的限制。

OpenCL則突破了硬件的壁壘，試圖在所有支持的硬件上搭建起通用計算的協(xié)同平臺，不管你是cpu還是gpu通通一視同仁，都能進行計算，可以說OpenCL的意義在于模糊了主板上那兩種重要處理器的界限，并使在GPU上跑代碼變得更容易。

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OpenCL架構(gòu)

上面說的都是關(guān)于通用計算以及OpenCL是什么，下面就提綱挈領(lǐng)的把OpenCL的架構(gòu)總結(jié)一下：以下是OpenCL硬件層的抽象

它是一個Host（控制處理單元，通常由一個CPU擔任）和一堆Computer Device（計算處理單元，通常由一些GPU、CPU其他支持的芯片擔任），其中Compute Device切分成很多Processing Element（這是獨立參與單數(shù)據(jù)計算的最小單元，這個不同硬件實現(xiàn)都不一樣，如GPU可能就是其中一個Processor，而CPU可能是一個Core），其中很多個Processing Element可以組成組為一個Computer Unit，一個Unit內(nèi)的element之間可以方便的共享memory，也只有一個Unit內(nèi)的element可以實現(xiàn)同步等操作

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內(nèi)存架構(gòu)

其中Host有自己的內(nèi)存，而在compute Device上則比較復雜，首先有個常量內(nèi)存，是所有人能用的，通常也是訪問最快的但是最稀少的，然后每個element有自己的memory，這是private的，一個組內(nèi)的element有他們共用的一個local memery。仔細分析，這是一個高效優(yōu)雅的內(nèi)存組織方式。數(shù)據(jù)可以沿著Host-》gloabal-》local-》private的通道流動（這其中可能跨越了很多個硬件）

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軟件層面的組成

這些在SDK中都有對應的數(shù)據(jù)類型

1. setup相關(guān)：

   Device：對應一個硬件（標準中特別說明多core的CPU是一個整個Device）

   Context：環(huán)境上下文，一個Context包含幾個device（單個Cpu或GPU），一個Context就是這些device的一個聯(lián)系紐帶，只有在一個Context上的那些Device才能彼此交流工作，你的機器上可以同時存在很多Context。你可以用一個CPu創(chuàng)建context，也可以用一個CPU和一個GPU創(chuàng)建一個。

   Command queue：這是個給每個Device提交的指令序列

2. 內(nèi)存相關(guān)：

   Buffers：這個好理解，一塊內(nèi)存

   Images：畢竟并行計算大多數(shù)的應用前景在圖形圖像上，所以原生帶有幾個類型，表示各種維度的圖像。

   gpu代碼執(zhí)行相關(guān)：

   Program：這是所有代碼的集合，可能包含Kernel是和其他庫，OpenCl是一個動態(tài)編譯的語言，代碼編譯后生成一個中間文件（可實現(xiàn)為虛擬機代碼或者匯編代碼，看不同實現(xiàn)），在使用時連接進入程序讀入處理器。

   Kernel：這是在element跑的核函數(shù)及其參數(shù)組和，如果把計算設(shè)備看做好多人同時為你做一個事情，那么Kernel就是他們每個人做的那個事情，這個事情每個人都是同樣的做，但是參數(shù)可能是不同的，這就是所謂的單指令多數(shù)據(jù)體系。

   WorkI tem：這就是代表硬件上的一個Processing Element，最基本的計算單元

3. 同步相關(guān)：

   Events：在這樣一個分布式計算的環(huán)境中，不同單元之間的同步是一個大問題，event是用來同步的

他們的關(guān)系如下圖

上面就是OpenCL的入門介紹, 在游戲領(lǐng)域，OpenCL已經(jīng)有了很多成功的實踐，好像EA的F1就已經(jīng)應用了OpenCL，還有一些做海洋的lib應用OpenCL（海面水波的FFT運算在過去是非常慢的），另外還有的庫干脆利用OpenCL去直接修改現(xiàn)有的C代碼，加速for循環(huán)等，甚至還有OpenCl版本的C++ STL，叫thrust，所以我覺得OpenCL可能會真正的給我們帶來些什么