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1.是什么

  OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准。

  有标准，就得有实现，目前而言，intel、Nvidia、ARM、AMD、QUALCOMM、Apple都有其对应的OpenCL实现。在这个系列中，我们着眼于OpenCL的语法以及编程概念。不去深究各家实现的异同。

  我所使用的Nvidia的实现。在我的电脑上，显卡是 GTX-960M,去Nvidia官网下载相应的cuda-tool-kit进行安装，以及使用命令行安装sudo apt-get install nvidia-opencl-dev nvidia-opencl-icd-xxx(xxx是与你的发行版本相对应的版本号，我的是384)。详细安装过程不再赘述。

• 异构：什么是异构，最简单的X86和ARM就是最明显的处理器架构，标准中说面向异构，那么也就是说只需要编写一次代码，就能够在不能的架构芯片上运行（功能怎么有点像JAVA）。
• 并行: 我们总是希望能够有性能更高的的计算机。提高性能的方法之一是提高运行频率，不过现在各家的CPU在4GHZ都卡了脖子。另外一种方式就是，把任务分发出去，让不同的处理核心去进行。但如果处理不好，就成了简单的堆砌核心，形成一核有难，七核围观的尴尬局面。所有有的专家就经过研究后提出了增加专门的处理单元，来提取异构单元中的每个并行项，是提升功率效率的唯一方法。我对这句话的理解就是农夫种田，渔民打鱼，把合适的任务交给合适的处理单元来做，CPU处理控制，GPU处理大量简单的运算。所以此处的并行就是指能够提取并行项，并正确处理的意思。
• 通用:既然说每一种架构都有其适合的处理任务类型，难道我要去学每一种架构的编程语言么，非也，这就是OpenCL做的事情。它向上提供统一的编程接口，下面的具体实现由各个厂商去实习。

2.学什么

• 掌握所开发的异构系统的组成，(X86还是ARM总的分清吧，有几个核总得知道吧)
• 掌握这些设备的属性(最简单的CPU擅长逻辑，GPU擅长简单运算)。
• 使用合适的处理方式(任务并行或数据并行或两者兼有之)将任务进行分解，转化为具体架构平台上的指令(也称为内核)
• 建立用于计算的数据结构和内存对象
• 按照既定的顺序执行内核
• 核验结果

3.组成

• 平台模型： 可以理解为我们所用的主机，该主机可能包含多个OpenCL设备(CPU GPU),每一个设备可能包含多个计算单元（CU）,每一个计算单元又可能包含多个处理单元。
• 执行模型： OpenCL执行程序时，在主机上执行控制程序，分发内核（执行程序）到多个处理设备。
• 存储模型：根据实际的存储体系，OpenCL将内部存储器抽象成四层结构的存储器模型：全局内存、常量内存、本地内存、私有内存。
• 编程模型：数据并行、任务并行、二者混合。

这一部分我们会在下一篇中进行详细解释。

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原文地址：http://coderdock.com

OpenCL-0-基础概念

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