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01、引言 OpenCL 1.0 于 2008 年 11 月发布。 OpenCL 是为个人电脑、服务器、移动设备以及嵌入式设备的多核系统提供并行编程开发的底层 API。OpenCL 的编程语言类似于 C 语言。其可以用于包含 CPU、GPU 以及来自主流制造商如 …点击上方蓝字关注我们
01、引言 OpenCL 1.0 于 2008 年 11 月发布。 OpenCL 是为个人电脑、服务器、移动设备以及嵌入式设备的多核系统提供并行编程开发的底层 API。OpenCL 的编程语言类似于 C 语言。其可以用于包含 CPU、GPU 以及来自主流制造商如 NXP®、NVIDIA®、Intel®、AMD、IBM 等的处理器的异构平台。OpenCL 旨在提高应用软件如游戏、娱乐以及科研和医疗软件的运行速度和响应。 我们使用 Apalis iMX6Q 系统模块测试 OpenCL对比两个应用 - 一个运行在 GPU 上另一个则在 CPU。最后我们将分享本次测试的结果。 02、Toradex Embedded Linux 镜像中添加 OpenCL 假设你已经具有能够编译 Apalis iMX6 镜像的 OpenEmbedded 编译环境。你可以参考我们 OpenEmbedded (core) 【http://developer.toradex.com/knowledge-base/board-support-package/openembedded-(core)】文章。 为编译支持 OpenCL 以及相关库文件的嵌入式 Linux 镜像需要采取以下步骤 首先修改下面目录中的文件。 /meta-toradex/recipes-fsl/packagegroups/packagegroup-fsl-tools-gpu.bbappend添加如下内容 SOC_TOOLS_GPU_append_mx6 \libopencl-mx6 \libgles-mx6 \并在 local.conf 文件中添加 imx-gpu-viv IMAGE_INSTALL_append imx-gpu-viv 现在就可以编译镜像 bitbake angstrom-lxde-image 03、GPU 和 CPU 代码 所有的代码可以从 GitHub【https://github.com/giobauermeister/OpenCL-test-apps】上下载。 我们使用数列求和应用作为基本的演示例程。第一部分代码运行在 GPU 上第二部分则在 CPU 上。应用执行完毕后打印其所消耗的时间。使用 OpenCL 所需的头文件是 cl.h位于文件系统的 /usr/include/CL 目录。链接程序所需的库文件是 libGAL.so 和 libOpenCL.so位于 /usr/lib 目录。 为了计算消耗的时间我们创建带分析功能的队列在结束的时候获取分析的结果。 下面是 OpenCL 代码 //************************************************************
// Demo OpenCL application to compute a simple vector addition
// computation between 2 arrays on the GPU
// ************************************************************
#include
#include
#include
#include CL/cl.h
//
// OpenCL source code
const char* OpenCLSource[] {
__kernel void VectorAdd(__global int* c, __global int* a,__global int* b),
{,// Index of the elements to add \n,unsigned int n get_global_id(0);,// Sum the nth element of vectors a and b and store in c \n,c[n] a[n] b[n];,
}
};
// Some interesting data for the vectors
Int InitialData1[80] {37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17,37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17,37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17,37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17};
int InitialData2[80] {35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15,35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15,35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15,35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15};
// Number of elements in the vectors to be added
#define SIZE 600000
// Main function
// ************************************************************
int main(int argc, char **argv)
{ // Two integer source vectors in Host memoryint HostVector1[SIZE], HostVector2[SIZE];//Output Vectorint HostOutputVector[SIZE];// Initialize with some interesting repeating datafor(int c 0; c SIZE; c){HostVector1[c] InitialData1[c%20];HostVector2[c] InitialData2[c%20];HostOutputVector[c] 0;}//Get an OpenCL platformcl_platform_id cpPlatform;clGetPlatformIDs(1, amp;cpPlatform, NULL);// Get a GPU devicecl_device_id cdDevice;clGetDeviceIDs(cpPlatform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, amp;cdDevice, NULL);char cBuffer[1024];clGetDeviceInfo(cdDevice, CL_DEVICE_NAME, sizeof(cBuffer), amp;cBuffer, NULL);printf(CL_DEVICE_NAME: %s\n, cBuffer);clGetDeviceInfo(cdDevice, CL_DRIVER_VERSION, sizeof(cBuffer), amp;cBuffer, NULL);printf(CL_DRIVER_VERSION: %s\n\n, cBuffer);// Create a context to run OpenCL enabled GPUcl_context GPUContext clCreateContextFromType(0, CL_DEVICE_TYPE_GPU, NULL, NULL, NULL); // Create a command-queue on the GPU devicecl_command_queue cqCommandQueue clCreateCommandQueue(GPUContext, cdDevice, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE, NULL);// Allocate GPU memory for source vectors AND initialize from CPU memorycl_mem GPUVector1 clCreateBuffer(GPUContext, CL_MEM_READ_ONLY |CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(int) * SIZE, HostVector1, NULL);cl_mem GPUVector2 clCreateBuffer(GPUContext, CL_MEM_READ_ONLY |CL_MEM_COPY_HOST_PTR, sizeof(int) * SIZE, HostVector2, NULL);// Allocate output memory on GPUcl_mem GPUOutputVector clCreateBuffer(GPUContext, CL_MEM_WRITE_ONLY,sizeof(int) * SIZE, NULL, NULL);// Create OpenCL program with source codecl_program OpenCLProgram clCreateProgramWithSource(GPUContext, 7, OpenCLSource, NULL, NULL);// Build the program (OpenCL JIT compilation)clBuildProgram(OpenCLProgram, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);// Create a handle to the compiled OpenCL function (Kernel)cl_kernel OpenCLVectorAdd clCreateKernel(OpenCLProgram, VectorAdd, NULL);// In the next step we associate the GPU memory with the Kernel argumentsclSetKernelArg(OpenCLVectorAdd, 0, sizeof(cl_mem), (void*)amp;GPUOutputVector);clSetKernelArg(OpenCLVectorAdd, 1, sizeof(cl_mem), (void*)amp;GPUVector1);clSetKernelArg(OpenCLVectorAdd, 2, sizeof(cl_mem), (void*)amp;GPUVector2);//create eventcl_event event clCreateUserEvent(GPUContext, NULL);// Launch the Kernel on the GPU// This kernel only uses global datasize_t WorkSize[1] {SIZE}; // one dimensional RangeclEnqueueNDRangeKernel(cqCommandQueue, OpenCLVectorAdd, 1, NULL, WorkSize, NULL, 0, NULL, amp;event);// Copy the output in GPU memory back to CPU memoryclEnqueueReadBuffer(cqCommandQueue, GPUOutputVector, CL_TRUE, 0,SIZE * sizeof(int), HostOutputVector, 0, NULL, NULL);// CleanupclReleaseKernel(OpenCLVectorAdd);clReleaseProgram(OpenCLProgram);clReleaseCommandQueue(cqCommandQueue);clReleaseContext(GPUContext);clReleaseMemObject(GPUVector1);clReleaseMemObject(GPUVector2);clReleaseMemObject(GPUOutputVector); clWaitForEvents(1, amp;event);cl_ulong start 0, end 0;double total_time; clGetEventProfilingInfo(event, CL_PROFILING_COMMAND_START, sizeof(cl_ulong), amp;start, NULL);clGetEventProfilingInfo(event, CL_PROFILING_COMMAND_END, sizeof(cl_ulong), amp;end, NULL);total_time end - start; printf(\nExecution time in milliseconds %0.3f ms, (total_time / 1000000.0) );printf(\nExecution time in seconds %0.3f s\n\n, ((total_time / 1000000.0))/1000 ); return 0;
} CPU 代码是简单的 C 程序和上面一样计算同样的队列求和。为了计算消耗的时间我们使用 time.h中的库。代码如下 #include
#include
#include int InitialData1[80] {37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17,37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17,37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17,37,50,54,50,56,0,43,43,74,71,32,36,16,43,56,100,50,25,15,17};
int InitialData2[80] {35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15,35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15,35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15,35,51,54,58,55,32,36,69,27,39,35,40,16,44,55,14,58,75,18,15};#define SIZE 600000int main(int argc, char **argv)
{
time_t start, stop;
clock_t ticks;time(amp;start);
// Two integer source vectors in Host memory
int HostVector1[SIZE], HostVector2[SIZE];
//Output Vector
int HostOutputVector[SIZE];
// Initialize with some interesting repeating data
//int n;
for(int c 0; c SIZE; c)
{
HostVector1[c] InitialData1[c%20];
HostVector2[c] InitialData2[c%20];
HostOutputVector[c] 0;
}for(int i 0; i SIZE; i)
{HostOutputVector[i] HostVector1[i] HostVector2[i];ticks clock();
} time(amp;stop);printf(\nExecution time in miliseconds %0.3f ms,((double)ticks/CLOCKS_PER_SEC)*1000);printf(\nExecution time in seconds %0.3f s\n\n, (double)ticks/CLOCKS_PER_SEC);return 0;
} 04、交叉编译应用 同一个 Makefile 可以用于交叉编译 GPU 和 CPU 应用。你需要注意下面的三个变量。根据你的系统做相应的调整 ROOTFS_DIR - Apalis iMX6 文件系统路径 APPNAME - 应用的名字 TOOLCHAIN - 交叉编译工具的路径 export ARCHarm
export ROOTFS_DIR/usr/local/toradex-linux-v2.5/oe-core/build/out-glibc/sysroots/apalis-imx6APPNAME proc_sample
TOOLCHAIN /home/prjs/toolchain/gcc-linaroCROSS_COMPILER $(TOOLCHAIN)/bin/arm-linux-gnueabihf-
CC $(CROSS_COMPILER)gcc
DEL_FILE rm -rf
CP_FILE cp -rf
TARGET_PATH_LIB $(ROOTFS_DIR)/usr/lib
TARGET_PATH_INCLUDE $(ROOTFS_DIR)/usr/include
CFLAGS -DLINUX -DUSE_SOC_MX6 -Wall -stdc99 -O2 -fsigned-char -marcharmv7-a -mfpuneon -DEGL_API_FB -DGPU_TYPE_VIV -DGL_GLEXT_PROTOTYPES -DENABLE_GPU_RENDER_20 -I../include -I$(TARGET_PATH_INCLUDE)
LFLAGS -Wl,--library-path$(TARGET_PATH_LIB),-rpath-link$(TARGET_PATH_LIB) -lm -lglib-2.0 -lOpenCL -lCLC -ldl -lpthread
OBJECTS $(APPNAME).o
first: all
all: $(APPNAME)
$(APPNAME): $(OBJECTS)
$(CC) $(LFLAGS) -o $(APPNAME) $(OBJECTS)
$(APPNAME).o: $(APPNAME).c
$(CC) $(CFLAGS) -c -o $(APPNAME).o $(APPNAME).c
clean:
$(DEL_FILE) $(APPNAME) 在应用所在的目录中保持 Makefile 文件然后运行 make。 将编译生成的文件复制到 Apalis iMX6 开发板上。 测试结果 在执行两个应用程序后我们得到以下结果 ### Processor time
Execution time in miliseconds 778.999 ms
Execution time in seconds 0.779 s ### GPU time
Execution time in milliseconds 12.324 ms
Execution time in seconds 0.012 s 根据以上结果我们可以很清楚地看到在 Apalis iMX6Q GPU 上使用 OpenCL 能够加速队列求和运算。 总结 借助 OpenCL可以在不同设备从图形显卡到超级计算机以及嵌入式设备运行代码。用户还可以进一步结合例如在 OpenCV 中使用 OpenCL 提高计算机视觉的性能。 对于绝大多数嵌入式应用Linux 是正确的选择。Linux 编译系统例如 Buildroot 和 OpenEmbedded能够创建定制化的 BSP裁剪到任意的大小并且提供丰富的应用和 SDK从 gstreamer、Python 到 node.js 等。基于 OpenEmbedded/Yocto 的 Linux 是 Toradex 支持的默认发行版本开发社区还提供多种开发语言环境和框架。 现在的 GUI 可以使用 Qt、HTML5 来开发以至于有点难于选择。 你也可以使用 NDK 基于 C/C 和 C# 开发你的应用使用 Qt 作为显示框架或者利用 Cordova 或者 React Native 框架用 Javascript 开发移动应用 故我在
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