LXF160:Что за штука OpenCL

Подписка на печатную версию Весь 2015 год (12 номеров) Первое полугодие (6 номеров) Второе полугодие (6 номеров)

Подписка на электронную версию Весь 2015 год (12 номеров) Первое полугодие (6 номеров) Второе полугодие (6 номеров)

Подшивки старых номеров журнала (печатные версии) Весь 2014 год (12 номеров) Первое полугодие (6 номеров) Второе полугодие (6 номеров)

Что за штука… OpenCL

Мар­ко Фио­рет­ти пред­став­ля­ет от­кры­тый стан­дарт для процессоров по обработке графики, с ко­то­рым мно­гие при­ло­жения су­ще­ст­вен­но уско­рят­ся.'Курсивное начертание

В

Начнем с основного вопроса: так что же та­кое OpenCL?

О

До­слов­но: Open Computing Language (www.khronos.org/opencl) – от­кры­тый стан­дарт для па­рал­лель­но­го про­грам­ми­ро­вания на GPU.

В

А нель­зя ли для на­ча­ла по­про­ще? Что та­кое па­рал­лель­ное про­грам­ми­ро­вание?

О

На са­мом де­ле, это про­ще, чем ка­жет­ся (ес­ли, конеч­но, не вам этим занимать­ся). Па­рал­лель­ное про­грам­ми­ро­вание – та­кой спо­соб на­пи­сания про­грамм, при ко­то­ром мно­го схо­жих опе­ра­ций вы­пол­ня­ют­ся па­рал­лель­но (ес­ли это под­дер­жи­ва­ет­ся обо­ру­до­ванием) – то есть од­но­вре­мен­но, а не по­сле­до­ва­тель­но, когда од­на опе­ра­ция долж­на за­кон­чить­ся, что­бы на­ча­лась дру­гая.

В

То есть па­рал­лель­ное про­грам­ми­ро­вание за­став­ля­ет ПО ра­бо­тать бы­ст­рее. И на­сколь­ко?

О

Мно­гие слож­ные про­грам­мы бу­дут ра­бо­тать бы­ст­рее. На­сколь­ко? Од­но­знач­но не ска­жешь. Час­ти обыч­ной про­грам­мы, ис­поль­зую­щей для об­ра­бот­ки дан­ных вло­жен­ные цик­лы, мо­гут уско­рить­ся вдвое. Про­грам­мы, со­стоя­щие пре­иму­ще­ст­вен­но из ма­те­ма­ти­че­­ских вы­чис­лений – зна­чи­тель­но бы­ст­рее.

В

Так, с пер­вой ча­стью бо­лее-менее по­нят­но, те­перь про GPU, по­жа­луй­ста.

О

GPU [Graphic Processor Units] – это спе­циа­ли­зи­ро­ван­ные чи­пы, вы­пол­няю­щие всю тя­же­лую ра­бо­ту по об­ра­бот­ке гра­фи­ки, от циф­ро­во­го ТВ до 3D-анима­ции и су­пер-реа­ли­стич­ных ви­део­игр. Обыч­ные про­цес­со­ры, на ко­то­рых вы­пол­ня­ют­ся опе­ра­ци­он­ные сис­те­мы, не оп­ти­ми­зи­ро­ва­ны для по­доб­ных су­ще­ст­вен­но па­рал­лель­ных за­дач. А GPU, на­обо­рот, пред­на­зна­че­ны имен­но для это­го.

В ка­ком-то смыс­ле, OpenCL – это от­кры­тый ана­лог Compute Unified Device Architecture (Cuda) от Nvidia, ко­то­рая то­же ори­ен­ти­ро­ва­на на бо­лее эф­фек­тив­ное ис­полнение ко­да с ис­поль­зо­ванием гра­фи­че­­ских про­цес­со­ров. Уди­ви­тель­но ум­ная шту­ко­ви­на.

В

Так или ина­че, OpenCL был соз­дан для уско­рения об­ра­бот­ки 3D-гра­фи­ки на на­столь­ных ком­пь­ю­те­рах, так?

О

Во­все нет! Де­ло в кра­со­те OpenCL и его зна­чи­мо­сти (на­ря­ду с от­кры­то­стью, конеч­но). Су­дя по по­следним тен­ден­ци­ям, на­ли­чие та­ко­го стан­дар­та про­сто необ­хо­ди­мо.

В

О ка­ких, собственно, тен­ден­ци­ях идет речь?

О

Их несколь­ко. Пер­вая – рост про­из­во­ди­тель­но­сти GPU для обыч­ных на­столь­ных ком­пь­ю­те­ров. Они ста­ли на­столь­ко мощ­ны­ми, что ис­поль­зо­вать их толь­ко для 3D-игр и ви­део про­сто стыд­но.

В

Да, в этом смыс­ле у па­рал­лель­но­го про­грам­ми­ро­вания дей­ст­ви­тель­но непло­хие пер­спек­ти­вы. А что еще?

О

По­все­ме­ст­ность GPU. Се­го­дня спе­ци­аль­ные чи­пы для па­рал­лель­но­го про­грам­ми­ро­вания вши­ты в ка­ж­дый смарт­фон или план­шет.

Но, как пра­ви­ло, они не за­дей­ст­во­ва­ны для ра­бо­ты с тек­ста­ми, элек­трон­ны­ми таб­ли­ца­ми или се­те­вым обо­зре­ва­те­лем. Уп­ро­стив для слож­но­го ин­те­рак­тив­но­го ПО доступ к этой вы­чис­ли­тель­ной мощ­но­сти в ре­аль­ном вре­мени, мы по про­из­во­ди­тель­но­сти при­бли­зим мо­биль­ные уст­рой­ст­ва к пол­но­цен­ным на­столь­ным сис­те­мам.

В

И мно­го ли нын­че ПО, ра­бо­таю­ще­го та­ким об­ра­зом?

О

По­ка что уско­рение GPU ис­поль­зу­ет­ся лишь в неко­то­рых про­грам­мах. Да­же Photoshop, Camtasia и Matlab толь­ко на­чи­на­ют внедрять эти функ­ции.

В

Но ес­ли па­рал­лель­ное про­грам­ми­ро­вание так за­ме­ча­тель­но, по­че­му же его так ма­ло где ис­поль­зу­ют?

О

От­час­ти по­то­му, что са­ма идея при­менения уско­рения GPU для не-гра­фи­че­­ско­­го ПО вы­шла из на­уч­ной ком­пь­ю­тер­ной сре­ды сравнитель­но недав­но. Дру­гая при­чи­на в том, что про­цес­со­ры GPU на пор­та­тив­ных уст­рой­ст­вах то­же не так дав­но ста­ли на­столь­ко мощ­ны­ми и рас­про­стра­нен­ны­ми, что­бы оп­рав­дать вве­дение спе­ци­аль­но­го стан­дар­та. То же ка­са­ет­ся об­лач­ных вы­чис­лений.

В

Об­лач­ных вы­чис­лений? А вы что имеете в виду?

О

Об­лач­ные вы­чис­ления – это сред­ст­ва уда­лен­но­го досту­па к ва­шим фай­лам и про­грам­мам, с лю­бо­го ком­пь­ю­те­ра, план­ше­та или смарт­фо­на. Вы же слы­ша­ли об этом, прав­да?

В

Еще бы. И уже поль­зу­юсь этим с Gmail, Google Docs и Dropbox. И что?

О

Па­рал­лель­ное про­грам­ми­ро­вание на осно­ве GPU до­бав­ля­ет ко все­му это­му ап­па­рат­ное уско­рение. Бла­го­да­ря вир­туа­ли­за­ции, уда­лен­ный сер­вер, обо­ру­до­ван­ный са­мы­ми со­вре­мен­ны­ми GPU, спо­со­бен, на­при­мер, об­ра­ба­ты­вать ви­део­по­то­ки па­рал­лель­но для несколь­ких поль­зо­ва­те­лей.

В

Здо­ро­во! Те­перь вы ме­ня убе­ди­ли, что от­кры­тый стан­дарт для кросс-плат­фор­мен­но­го па­рал­лель­но­го про­грам­ми­ро­вания на осно­ве GPU необ­хо­дим. На­сколь­ко с этим справ­ля­ет­ся OpenCL?

О

OpenCL дол­жен су­ще­ст­вен­но уп­ро­стить на­пи­сание эф­фек­тив­но­го, пор­ти­руе­мо­го ко­да, ра­бо­таю­ще­го на мно­гих ком­би­на­ци­ях мно­го­ядерных CPU, GPU и дру­гих па­рал­лель­ных про­цес­со­ров.

В

А по­че­му вы употребили выражение «на ком­би­на­ци­ях»?

О

По­то­му что имен­но это от OpenCL и тре­бу­ет­ся. Обыч­ные про­грам­мы не мо­гут вы­пол­нять мно­го па­рал­лель­ных за­дач про­сто по­то­му, что ра­бо­та­ют на тра­ди­ци­он­ных (то есть по­сле­до­ва­тель­ных) CPU. А за­да­ча OpenCL в том, что­бы мак­си­маль­но пе­ренести эту на­груз­ку на GPU, что­бы все вы­пол­ня­лось па­рал­лель­но.

В

Ес­ли я пра­виль­но понимаю, это зна­чит, что про­грам­мы, ис­поль­зую­щие OpenCL, то­же обя­за­ны иметь сме­шан­ную струк­ту­ру. Так?

О

Имен­но! OpenCL вы­зы­ва­ет цен­траль­ный про­цес­сор, где за­пуска­ет­ся яд­ро обыч­но­го при­ло­жения. GPU на­зы­ва­ют­ся вы­чис­ли­тель­ны­ми уст­рой­ст­ва­ми. Ка­ж­дое та­кое уст­рой­ст­во вклю­ча­ет од­ну или бо­лее вы­чис­ли­тель­ных единиц, ко­то­рые, в свою оче­редь, со­дер­жат один или бо­лее эле­мен­тов об­ра­бот­ки.

В

Ка­кая роль в этой ситуации отведена хосту?

О

Ис­пол­няе­мый им код кон­тро­ли­ру­ет взаи­мо­дей­ст­вие с поль­зо­ва­те­лем, управ­ление па­мя­тью и все за­да­чи OpenCL, вклю­чая пе­ре­да­чу дан­ных на GPU и его за­пуск. Когда все уст­рой­ст­ва за­кан­чи­ва­ют ра­бо­ту, хост по­лу­ча­ет дан­ные-ре­зуль­та­ты и пе­ре­хо­дит к сле­дую­ще­му ша­гу. OpenCL пре­достав­ля­ет стан­дарт­ные API для рас­по­зна­вания уст­ройств и об­ра­бот­ки дан­ных и команд.

В

А ка­ко­ва роль про­грам­ми­ста в данном про­цес­се?

О

Раз­ра­бот­чи­ки долж­ны яв­но ука­зать в ко­де, ка­кая его часть ис­пол­ня­ет­ся на глав­ном про­цес­со­ре, а ка­кая – на уст­рой­ст­вах, поль­зу­ясь спе­ци­фи­ка­ци­ей OpenGL.

В

То есть па­рал­лель­ный код ис­пол­ня­ет­ся толь­ко на уст­рой­ст­вах?

О

Да, это так. Иногда го­во­рят, что вол­шеб­ст­во OpenCL вер­шит­ся на уст­рой­ст­вах. Имен­но там ис­пол­ня­ет­ся код на язы­ке OpenCL – это сво­его ро­да спе­ци­аль­ная вер­сия С.

В

Но ведь API — об­щий про­грамм­ный ин­тер­фейс. Как же хост со­об­ща­ет уст­рой­ст­вам, что имен­но им де­лать?

О

Для это­го есть осо­бые функ­ции, на­зы­вае­мые яд­ра­ми вы­чис­лений. Это сво­его ро­да точ­ки вхо­да для уст­ройств OpenCL, ко­то­рые их ак­ти­ви­ру­ют и со­об­ща­ют им за­дания.

В

А что начинает происходить по­том?

О

Вы­де­лен­ный ядром фраг­мент ко­да, ко­то­рый на язы­ке OpenCL на­зы­ва­ет­ся ра­бо­чим эле­мен­том, ис­пол­ня­ет­ся па­рал­лель­но мно­го раз, с но­вы­ми дан­ны­ми. Та­кие эле­мен­ты обыч­но ор­ганизу­ют­ся в груп­пы и диа­па­зо­ны, оп­ре­де­ляю­щие по­ря­док за­пуска.

В

Что требуется для совместимости с OpenCL?

О

В основ­ной спе­ци­фи­ка­ции пе­ре­чис­ле­ны все тре­бо­вания, ко­то­рым долж­на со­от­вет­ст­во­вать пол­но­цен­ная про­грамм­ная/ап­па­рат­ная сре­да для со­вмес­ти­мо­сти с OpenCL. В офи­ци­аль­ном про­фи­ле кон­фи­гу­ра­ции для пор­та­тив­ных и встро­ен­ных уст­ройств ука­за­ны необ­хо­ди­мые усло­вия для этих двух слу­ча­ев. Ну и, конеч­но, стан­дарт так­же оп­ре­де­ля­ет язык, упо­мя­ну­тый на­ми как «спе­ци­аль­ная вер­сия С». На­конец, есть рас­ши­рения, то есть необя­за­тель­ные функ­ции. Они вклю­че­ны в стан­дарт по­то­му, что ка­жут­ся доста­точ­но ин­те­рес­ны­ми, что­бы в бу­ду­щем так­же вой­ти в основ­ную спе­ци­фи­ка­цию OpenCL.

В

Ка­ков в настоящий момент ста­тус OpenCL?

О

OpenCL 1.2, имею­щий об­рат­ную со­вмес­ти­мость с вер­сия­ми 1.0 и 1.1, но под­дер­жи­ваю­щий боль­шее чис­ло уст­ройств и ядер, вы­шел в но­яб­ре 2011. В него бы­ли до­бав­ле­ны сред­ст­ва заи­мо­дей­ст­во­вия с OpenGL и OpenGL ES, улуч­ше­ны ха­рак­те­ри­сти­ки про­из­во­ди­тель­но­сти и под­держ­ка DirectX 9 и 11.

В

А есть ли хо­тя бы один при­мер реа­ли­за­ции OpenCL в сво­бод­ном ПО?

О

Есть. При­смот­ри­тесь к Portable OpenCL (http://pocl.sourceforge.net) – это про­ект, це­лью ко­то­ро­го яв­ля­ет­ся «улуч­шить пе­ре­но­си­мость про­грамм на OpenCL», что зна­чит обес­пе­чить бо­лее-менее ста­биль­ную про­из­во­ди­тель­ность для лю­бых хостов и уст­ройств, миними­зи­руя необ­хо­ди­мость руч­ной оп­ти­ми­за­ции. До­полнитель­ную ин­фор­ма­цию вы мо­же­те по­лу­чить на http://opencl.codeplex.com/wikipage?title=OpenCL %20Tuto­rials %20- %201. |