Просмотр исходного текста страницы LXF160:Что за штука OpenCL

[[Категория:Постоянные рубрики]]  
[[Категория:Что за штука?]] 

==Что за штука… OpenCL==

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

Начнем с основного вопроса: 
так что же такое OpenCL?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

О каких, собственно, тенденциях 
идет речь?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

И много ли нынче ПО, работающего таким образом?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

Облачных вычислений? 
А  вы что имеете в виду?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

А почему вы употребили выражение 
«на комбинациях»?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

Какая роль в этой ситуации отведена 
хосту?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

А какова роль программиста в данном процессе?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

То есть параллельный код исполняется только на устройствах?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

А что начинает происходить 
потом?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

Что требуется для совместимости 
с OpenCL?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

Каков в настоящий момент статус 
OpenCL?

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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.

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">В</span></span>

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

<span style="color:black"><span style="font-size: 200%">О</span></span>

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. |