GPU异构编程模型

 

OpenCL编程模型：

       数据并行模型。将数据进行划分。

       任务并行。

 

OpenCL平台模型：

host包含多个CD（计算设备），每个CD包含多个CU（计算单元），每个CU包含多个PE（处理元素）。

对应到CUDA架构：CD就是GPU，CU是streaming多处理器，PE是streaming处理器。

 

OpenCL程序：

       host代码，C/C++，运行在host上。

       device代码，OpenCL C，运行在device上。

host代码发送命令给device：传送数据（hostmemory  <--- >  device memory），执行device代码。

 

OpenCL的执行模型：

       kernel是一个函数，它代表一个work item，是计算的基本单元。它有一个PE来执行。

       多个kernel构成一个work gropu，由一个CU来执行。

      

kernel有私有内存。

workgroup有共享的局部内存。

一个CD有全局内存。

CPU有host内存。

 

 

 

 

 

 

FPGA编程

1）  Verilog和VHDL语言。

2）  Xilinx和Altera提供从C/OpenCL到FPGA的转换工具。

 

OpenCL编程。

CUDA和OpenACC。

 

OpenACC

OpenACC是一个语法制导的编程接口。在传统C/C++代码中添加OpenACC制导语句，使用OpenACC编译器编译出的代码可以使用加速器（一般为GPU）。OpenACC既有商业编译器（GCC 6，只支持CUDA的PTX汇编语言生成），也有学术界的开源编译器（筑波大学）。详见https://www.openacc.org/tools。

 

 

加速器除了GPU、FPGA，还有DSP。