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OpenCL をさわってみる

OpenCL

OpenCLマルチプラットフォーム環境で並列コンピューティングを行うために開発された言語です.詳細は Wikipedia 等をご覧頂くほうがいいと思います (OpenCL - Wikipedia).OpenCL を使うことで GPUCell/B.E. 等の環境で並列計算を同じビルド環境で開発することが可能となります.また,OpenCL 自体は C/C++ ライクな言語となっており,C/C++ のライブラリや OpenMP や Pthread も使用することが可能です.

今回はベクトル同士の加算演算  \bf{z} = \bf{x} + \bf{y}OpenCL で計算します.

OpenCLコンパイル方法

OpenCLコンパイル方法は次の2通りの方法があります.

  • オフラインコンパイル
    • カーネルコードのバイナリを読み込む
    • メリット:プログラム起動が高速
    • デメリット:プラットフォームの数だけカーネルコードを用意する必要がある
  • オンラインコンパイル
    • カーネルソースコードを読み込む (Just In Compile, JIT)
    • メリット:デバイスに依存しない形式で実行可能
    • デメリット:カーネルコードを公開する必要がある,リアルタイム性が求められる環境には不向き

今回はオンラインコンパイルでプログラムを作成します.また,以下は環境とコンパイル方法です.

OpenCL 環境:Apple OpenCL

$ g++ opencl_test.cpp -framework opencl

Apple OpenCL の環境は現在のところカーネル側のコードは必ず C 言語準拠で記述する必要があります(ホスト側は C++ でも問題なし).

サンプルコード (カーネル側)

/*--------------------
  kernel.cl
  --------------------*/

__kernel void vec_add(size_t n, __global float* z, 
		      __global float* x, __global float* y){
  int gid = get_global_id(0);
  
  if(gid < n){
    z[gid] = x[gid] + y[gid];
  }
}

サンプルコード (ホスト側)

/*--------------------
  opencl_test.cpp
  --------------------*/

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <numeric>
#include <sys/time.h>

#ifdef __APPLE__
#include <OpenCL/opencl.h>
#else
#include <CL/cl.h>
#endif

#define MAX_SOURCE_SIZE (0x100000)

int main(void){
  const char filename[] = "./kernel.cl";
  std::size_t const n = 10;

  cl_platform_id platform_id = NULL;
  cl_device_id device_id = NULL;
  cl_context context = NULL;
  cl_command_queue command_queue = NULL;
  cl_program program = NULL;
  cl_kernel kernel = NULL;
  cl_uint ret_num_devices;
  cl_uint ret_num_platforms;
  cl_int ret;

  cl_mem x_dev, y_dev, z_dev;//for device memory
  float* x = (float*)malloc(sizeof(float) * n);
  float* y = (float*)malloc(sizeof(float) * n);
  float* z = (float*)malloc(sizeof(float) * n);

  srand( static_cast<unsigned>(time(NULL)) );
  for(std::size_t i=0; i<n; ++i)
    x[i] = static_cast<float>( rand() ) / RAND_MAX;
  for(std::size_t i=0; i<n; ++i)
    y[i] = static_cast<float>( rand() ) / RAND_MAX;
  memset(z, 0x00, sizeof(float) * n);

  //Read a Kernel code
  FILE* fp = fopen(filename, "r");
  if(!fp){
    std::cerr << "Failed to load kernel" << std::endl;
    return -1;
  }
  char* source_str = (char*)malloc(MAX_SOURCE_SIZE);
  std::size_t source_size = fread(source_str, 1, MAX_SOURCE_SIZE, fp);
  fclose(fp);

  //Get the platforms
  ret = clGetPlatformIDs(1, &platform_id, &ret_num_platforms);

  //Get the device
  ret = clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT, 1, 
		       &device_id, &ret_num_devices);
  
  //Create context
  context = clCreateContext(NULL, 1, &device_id, NULL, NULL, &ret);
  
  //Create Command Queue
  command_queue = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, &ret);

  //Create Program Object  
  program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char**)&source_str,
				      (const size_t*)&source_size, &ret);

  //Compile of kernel's source code
  ret = clBuildProgram(program, 1, &device_id, NULL, NULL, NULL);

  //Create Kernel object
  kernel = clCreateKernel(program, "vec_add", &ret);

  //Create memory object
  x_dev = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, 
			 n * sizeof(float), NULL, &ret);

  y_dev = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, 
			 n * sizeof(float), NULL, &ret);

  z_dev = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, 
			 n * sizeof(float), NULL, &ret);

  //memory copy host to device
  ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue, x_dev, CL_TRUE,
			     0, n * sizeof(float), x,
			     0, NULL, NULL);
  ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue, y_dev, CL_TRUE,
			     0, n * sizeof(float), y,
			     0, NULL, NULL);
  ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue, z_dev, CL_TRUE,
			     0, n * sizeof(float), z,
			     0, NULL, NULL);

  //Set args for kernel object 
  ret = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(std::size_t), &n);
  ret += clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &z_dev);
  ret += clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(cl_mem), &x_dev);
  ret += clSetKernelArg(kernel, 3, sizeof(cl_mem), &y_dev);

  size_t global_work_size[3] = {n, 0, 0};
  size_t local_work_size[3] = {n, 0, 0};

  //Execute Kernel Program
  ret = clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, 1, NULL,
			       global_work_size, local_work_size,
			       0, NULL, NULL);

  //memory copy device to host
  ret = clEnqueueReadBuffer(command_queue, z_dev, CL_TRUE, 0,
			    n * sizeof(float), z, 0,
			    NULL, NULL);

  for(std::size_t i=0; i<n; ++i){
    std::cout << x[i] << " " << y[i] << " = " << z[i]<< std::endl;
  }

  //memory free
  ret = clFlush(command_queue);
  ret = clFinish(command_queue);
  ret = clReleaseKernel(kernel);
  ret = clReleaseProgram(program);
  ret = clReleaseCommandQueue(command_queue);
  ret = clReleaseContext(context);

  ret = clReleaseMemObject(x_dev);  
  ret = clReleaseMemObject(y_dev);  
  ret = clReleaseMemObject(z_dev);

  free(x);
  free(y);
  free(z);

  free(source_str);

  return 0;
}


各関数の説明等は今後!!