OpenCL是异构计算的最佳选择

OpenCL是异构计算的最佳选择

在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。

目前，异构计算在学术界与工程界获得了广泛关注，为了满足广大读者与会员的学习需求，电子技术应用编辑部特于2015年9月12日，举办了主题为“基于OpenCL环境的FPGA与GPU高效计算方法” 的技术交流活动，本期Tech-Workshop围绕异构计算在OpenCL、FPGA方面的最新进展展开。

开启异构计算的新一片蓝海

来自北京科技大学计算机系李建江指出，异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能-芯片面积比和性能-功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。

目前异构并行计算向着以下几个方向发展：（1）集群计算。这是传统高性能计算的领域。但是今天高性能计算已经演变成了异构并行计算的一部分，越来越多的高性能计算集群使用GPU、MIC、FPGA等。（2）单机计算。推动单机计算向异构并行计算发展的主要动力是游戏、计算机辅助设计等，而主要表现是GPU+CPU的异构计算。（3）移动计算。近几年发展表明，人们对手机的需求比对PC的需求更大。目前几乎所有的移动芯片解决方案都是异构的，除了有CPU、GPU之外，还有视频编解码单元、音频处理单元。倾向于把更多工作内容转移到手机上，但是为了保证续航时间，移动处理器的设计一开始就不是以高性能为目标，这使得要在移动处理器上获取高性能是比较困难的。（4）嵌入式计算。在一些恶劣工作环境下，只有DSP和FPGA能够满足要求。

基于FPGA的异构计算系统

据电子科技大学黄乐天指出，FPGA因其强大的运算能力成为了众多高性能应用的最佳选择,但其传统的开发方法存在门槛高、周期长等众多不足。OpenCL作为跨平台的开发语言,为FPGA提供了一种全新的开发方法.此方法开发周期短、抽象层次高、可移植性强,弥补了传统开发方式的不足。

黄乐天表示，以华尔街各大银行为代表的金融公司和谷歌、百度、腾讯等为代表互联网公司均已开始构建以基于FPGA并采用OpenCL为开发手段的新型高能效异构计算平台。基于FPGA的异构计算系统方案相比于其它竞争方案具备更高的能量利用效率，有望成为未来构建高性能计算平台的主流方案。

OpenCL与异构计算

 AMD（中国）异构计算技术总监楚含进从处理器的演进着眼，通过详尽得分析，得出一个结论，即基于统一编程模型的异构系统(HSA)会改变SOC的设计。而OpenCL作为GPU编程语言的重要选择之一，具 有多个优势，比如可适用于多种设备平台（CPU、GPU、MIC等）；性能良好；与底层语言相比更易于理解等，是搭建异构系统的最佳选择。

楚含进还指出，人工智能的兴起为异构架构计算处理大数据带来契机。从虚拟现实到现实生活，利用人工智能算法处理互联网大数据是一个不可避免要解决的问题。而这就要求系统具有强大的并行计算能力和内存吞吐量。所以，在传统高性能计算领域，越来越多的对于性能有很高要求的开发人员选择了OpenCL开完成他们的设计。而AMD通过异构开发技术社区、技术沙龙、培训以及与高校合作等多种方式，积极推动异构计算与OpenCL在中国的发展与普及。 本文为CSDN原创文章，版权请联系删除