Что мы можем сделать с OpenCL?

OpenCL предоставляет переносимый интерфейс для программирования на параллельных машинах. Программы OpenCL могут выполняться на процессоре или графическом процессоре. Я не встречал технологии, которая позволяла бы одновременно запускать код как на ЦП, так и на ГП.

Использование графических процессоров для вычислений общего назначения использует тот факт, что графические процессоры на самом деле состоят из сотен или даже тысяч простых небольших процессорных элементов (PE). Для некоторых задач эта архитектура может выполнить задачу за долю времени, требуемого ЦП.

Одним из недостатков графических процессоров является то, что они на самом деле являются машинами-мутантами SIMD (Single Instruction Multiple Data); таким образом, большие группы PE вынуждены выполнять одну и ту же операцию в одно и то же время, но с разными данными. Это ограничение несколько усложняет разработку программы.

Графические процессоры очень хороши для любой задачи, которую можно распараллелить, не требуя большого взаимодействия между различными потоками. Такие технологии, как NVIDIA CUDA и OpenCL, начали широко использоваться в научных приложениях и высокопроизводительных вычислениях, которые довольно активно используют параллелизм.

OpenCL был разработан после того, как ученые обнаружили, что архитектура графического процессора способна очень эффективно выполнять вычисления линейной алгебры.

Задачи линейной алгебры, как правило, очень легко распараллеливаются и довольно просты на отдельных элементах. В большинстве векторных и матричных операций нужны только четыре основные математические функции +, -, / и *. Кроме того, некоторые сравнения для максимальных и минимальных поисков позволяют выполнять большую работу в параллельной среде. Если размер задачи настолько велик, что дополнительное время копирования данных из ОЗУ в GPU и обратно намного меньше, чем прирост скорости GPU, достигается большой прирост производительности.

Методы были разработаны с тех пор. Первые расчеты проводились путем преобразования задач в графические задачи и обратно. OpenCL был разработан, чтобы обеспечить чистый интерфейс для вычислений.

OpenCL подходит для задач, которые можно выполнять параллельно без слишком больших зависимостей и которые требуют больших вычислительных мощностей. Классическими примерами являются линейная алгебра, алгоритмы поиска, преобразования сигналов и 3D-сцен, а также проверки на коллизии.

Intel определенно не в восторге от openCL. Я не думаю, что смогу установить драйверы в своей Linux-системе, они сделали это таким неудобным. Существуют и другие технологии, такие как чипы цифровой обработки сигналов от Texas Instruments. Я бы использовал openCL, если бы мог. Однако есть некоторые преимущества в использовании, скажем, кластера дешевых плат ARM для довольно большого количества приложений. Простота программирования очень важна, а не что-то гипотетическое, но никогда не используемое на самом деле.