openCL C++ 封装api学习

Published

22 July 2013

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OpenCL 10

openCL同样也有自己的c++包装器，因为本质还是基于原来的c实现的，只不过用了一些c++的特性来简化编程，所以只需要一个单独的头文件就可以了。

单独需要的头文件为 cl.hpp，我将不同版本的cl.hpp和官方的reference放到这里了，使用的时候直接将#include <CL/cl.h>改为#include <CL/cl.hpp>即可。

另外由于CUDA暂时不支持1.2，得先用1.1的cl.hpp。

有了c++的包装以后opencl的结构显得清晰多了，下面一一列举几个模块的用法：

错误信息获取

经过c++包装过的错误信息可以很方便的获取了，使用的是c++的try-throw-catch机制。之前还从来没听说过这种玩意，稍微Google了下，用法大概如下：
```
try {
  ...          
  throw x;
  ...
} catch(A a) {
  ...
}
```
假设throw出来的x类型正好为A的话，就会将x赋值给a，然后执行catch代码块里的东西，在过程里的throw同样有效。

想要在openCL C++ wrapper里使用，就必须定义宏：#define __CL_ENABLE_EXCEPTIONS，然后使用如下代码抓取错误：
```
try {

  ...

} catch (cl::Error err) {
  cerr<<"ERROR : "<<err.what()<<'('<<err.err()<<')'<<endl;
}
```

Platform获取

vector<cl::Platform> platformList;
cl::Platform::get(&platformList);

Platform info

void printPlatformInfo(vector<cl::Platform> &list) {
  cout<<endl<<"Platform size : "<<list.size()<<endl;
  const char name[][20]={"PROFILE","VERSION","NAME","VENDOR","EXTENSIONS"};
  for (size_t i=0; i<list.size(); i++) {
    cout<<endl;
    for (size_t j=0; j<=4; j++) {
      string info;
      list[i].getInfo((cl_platform_info)(CL_PLATFORM_PROFILE+j),&info);
      cout<<name[j]<<" : "<<info<<endl;
    }
  }
}

Device获取

vector<cl::Device> deviceList;
platformList[0].getDevices(CL_DEVICE_TYPE_ALL,&deviceList);

Device info

void printDeviceInfo(vector<cl::Device> &list) {
  cout<<endl<<"Device size : "<<list.size()<<endl;
  for (size_t i=0; i<list.size(); i++) {
    cout<<endl;
    string info;
    list[i].getInfo(CL_DEVICE_NAME,&info);
    cout<<"name : "<<info<<endl;
    cl_uint size;
    list[i].getInfo(CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_DIMENSIONS,&size);
    cout<<"max dim number : "<< list[i].getInfo<CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_DIMENSIONS>() <<endl;
    vector<size_t> sizes=list[i].getInfo<CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_SIZES>();
    cout<<"max work item size : ";
    for (size_t j=0;j<sizes.size();j++)
      cout<<sizes[j]<<" ";
    cout<<endl;
 //   cout<<"max sub device : "<<CL_DEVICE_PARTITION_MAX_SUB_DEVICES<<endl;
  }
}

这里有个比较有意思的地方，就是getInfo，这里用了模板，因为这个函数的返回值随着枚举类的不同返回值也是不一样的，当然，以前的用法也是允许的。

另外最近才得知，原来大部分显卡都最多支持3维，如我的GT750m，输出CL_DEVICE_MAX_WORK_ITEM_DIMENSIONS，得出就是3。

SubContext

openCL1.2的特性，目的可以将一部分计算资源腾出来供ui操作或者其他。
```
cl_int createSubDevices(
    const cl_device_partition_property_ext * properties,
    VECTOR_CLASS<Device>* devices);
```
用法和clCreateSubDevices类似，详见这里;
Context
```
cl::Context context(deviceList);
```
简单明了，多么舒畅，虽然context也有其他创建方法，但都不如这个简洁，这一步可以省去参数cl_context_properties。

CommandQueue

cl::CommandQueue cmdQueue(context,deviceList[0]);

Program & Build

cl::Program::Sources src(
    1,
    make_pair(getAllFile("kernal1.cpp"),0)
);

cl::Program program(context,src);
program.build(deviceList);

Kernel & Buffer

cl::Buffer bufferA(context, CL_MEM_READ_ONLY, LIST_SIZE * sizeof(int));
cl::Buffer bufferB(context, CL_MEM_READ_ONLY, LIST_SIZE * sizeof(int));
cl::Buffer bufferC(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, LIST_SIZE * sizeof(int));

cl::Kernel kernel(program, "adder");
kernel.setArg(0, bufferA);
kernel.setArg(1, bufferB);
kernel.setArg(2, bufferC);

write Buffer & set Kernel Dim

int A[LIST_SIZE];
for (int i=0;i<LIST_SIZE;i++) A[i]=i;
cmdQueue.enqueueWriteBuffer(bufferA, CL_TRUE, 0, LIST_SIZE * sizeof(int), A);
cmdQueue.enqueueWriteBuffer(bufferB, CL_TRUE, 0, LIST_SIZE * sizeof(int), A);

cmdQueue.enqueueNDRangeKernel(kernel, cl::NDRange(), cl::NDRange(LIST_SIZE), cl::NDRange());

这里的NDRange比较有意思，他有4个构造函数，分别是带0~3个参数，以此代表维度，cl::NDRange(5,6,7)意思就是3维，每个维度大小分别为5,6,7。

read Buffer

cmdQueue.enqueueReadBuffer(bufferC, CL_TRUE, 0, LIST_SIZE * sizeof(int), A);

总的来说还是挺清晰明了的呢,openCL C++ wrapper 比原来的代码结构清晰多了，另外cl.hpp里面的代码可读性也很高，有时候不需要查手册直接翻源文件就好了。

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