openCL获取设备信息

IsBeginner 2017-10-19 12:08:37

在项目开发过程中，需要用到openCL获取gpu的各种信息。本人也是第一次使用这个东西。

在获取gpu内存使用率和设备使用率的时候，我发现clGetDeviceInfo中似乎没有获取这俩兄弟的宏，也未发现已使用的大小，所以也无从算起。说来惭愧，是因为我没有看到吗。。。
这是我查看函数参数信息的网站https://www.khronos.org/registry/OpenCL/sdk/1.0/docs/man/xhtml/clGetDeviceInfo.html
感谢http://blog.csdn.net/aa512690069/article/details/15813539的提供~~~

不大想研究这个，怎么使用opencl获取到gpu的内存使用率和设备使用率。请问有大神帮小弟指明一条明路吗~~万分感谢。

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IsBeginner 2017-10-19

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openCL版本为17.1 ，开发环境为Visual Studio 2013，已配置环境，下载后需根据自己openCL下载位置稍微改动，程序通过运行，显示系统平台设备以及openCL所支持的扩展

这是一个基于Delphi XE2的OpenCL控件。其中使用到了Khronos Group Inc.的CL.pas单元。 OpenCL的设计思路和OpenGL类似，对于大部分Delphi的设计者来说，非常不习惯，而且使用起来并不十分方便设计这个TOpenCL控件的目的不是替代OpenCL的原生使用方式，而是为了开发者能够快速对OpenCL进行应用并且可以用来测试性能和功能。使用TOpenCL控件，可以象使用数据库控件那样方便的去调用OpenCL程序，不需要太多代码就可以运行一个OpenCL 的Kernel。这对于学习和深入研究OpenCL的性能有一个很好的铺垫。使用OpenCL做并行计算的一个主要因素就是提高大数据量计算的速度，这和通常的业务处理类程序大不相同，因此提升OpenCL的运行效率是至关重要的，本控件附带的Demo程序中，是对两个长度分别为8192和32的float数组，进行一维卷积计算的。在选择不同的数据传递方式（如使用显存还是Host内存、使用只读方式还是可读写或者只写方式），或者不同的Device（如在多核CPU上和GPU上运行Kernel程序）上运行，其效率相差是非常大的。 Demo程序中缺省的使用不显示获取结果的方式运行，缺省的数据传输是使用显存（CPU作为Device的时候，其实还是系统内存）并Copy数据的方式，因此显示结果始终是0。当输出的参数传递方式改为直接使用系统内存指针的方式时，不使用显示获取计算结果则是可以得到运算结果的。这些参数之间的差异，读者自行测试并仔细体会，通过调整，相信可以得到最佳的运行方式。 Demo中包含了四个Kernel函数，分别是Convolution_Kernel_With_Barrier。这是一个带有同步函数Barrier的卷积过程，并在卷积完成后，等待所有单元计算完毕，然后对结果进行微分（差商）处理，实际情况表明Barrier函数对GPU 的影响甚微，但如果使用CPU作为Device计算，则效率影响非常大，其耗时几乎和单核计算不相上下，估计是同步函数在等候的过程中，引起了CPU对Catch竞争访问的结果吧。对这种情况，反倒不如拆分成两个Kernel进行单独计算，其累积的计算时间基本上为两个独立Kernel耗时只和。 Differ_Kernel是单独进行微分计算的，是为了验证上面计算耗时结果的。 Convolution_Kernel是只进行卷积计算的，可以认为和Differ_Kernel前后执行，其结果应该和Convolution_Kerne- l_With_Barrier单独执行是一样的。 Convolution则是一个简单的计算过程，用来测试启动Kernel、等候数据等操作会占用的时间情况的。 OpenCL其实并不是想象中那么美妙，也不是想象中的那么复杂，但要使用好OpenCL，就必须认真的对待每个细节，甚至到每一个函数调用或者if控制等，大家可以参考“http://hi.baidu.com/fsword73”，上面涉及到的很多方面，都是可以提升Kernel运行效率的。目前这个TOpenCL控件只是作者为了测试OpenCL运行效率编写的一个小的工具，作为一个测试工具或者技术积累阶段的工具足矣，但在实际工程中，希望还是能够尽可能使用原生的调用方式，控件模式势必会带来一定的性能损失的，这是无法克服的是一个实际情况，对于某些流式数据处理的计算而言，多次重复使用同一个Kernel对流式数据进行处理的，则使用本控件应该不会造成太大的性能影响。目前TOpenCL不支持多个Device同时工作，可以选择CPU、GPU或者APU作为首选设备, X86下运行正常，X64下运行仍有问题，疑和cl.pas中对context等处理的方式不支持X64或者其他原因。目前支持的OpenCL版本为1.2。控件没有考虑OpenCL和OpenGL协同工作的情况，需要做这方面应用或者测试的读者，请自行处理。一下是控件几个主要类的引用关系图。供参考。由于时间的关系，不可能提供详细的使用说明，往谅解，有问题可邮件与作者联系或者QQ联系。 Mail:18909181984@189.cn QQ:57440981 TOpenCL --| | |--TclKernels --| |--- TclKernel --| | |-- TclK

***** 更新：v0.15 - 各种错误修复- 支持 CPU/GPGPU 设备- 在例程中提供的附加设备信息以获取设备信息- 记录的源代码- 向免费资源添加了 destroy_buffer 命令****** 这是用于 MATLAB 的 OpenCL 工具箱的第一个版本。它是一个简单的接口，将 clBuffer 和 clKernel 封装为 MATLAB 类对象。它允许人们轻松创建设备缓冲区、设置设备内存、编译和调用内核函数等。未来版本将覆盖 Matlab 原语（加号、减号、时间、rdivide 等），因此不需要 OpenCL 编码知识。当前版本简化了 OpenCL (.cl) 文件与 MATLAB 的集成。例如，在 OpenCL 文件中调用内核的操作如下： ocl = opencl(); ocl.initialize(1,1); ocl.addfile('simple

OpenCL ICD加载器此存储库包含Khronos官方OpenCL ICD加载程序的源代码和测试。 CI构建状态介绍 OpenCL定义了可安装客户端驱动程序（ICD）机制，以允许开发人员根据可安装客户端驱动程序加载程序（ICD加载程序）构建应用程序，而不是将其应用程序链接到特定的OpenCL实施。 ICD加载程序负责：导出OpenCL API入口点枚举OpenCL实现转发OpenCL API调用到正确的实现此存储库包含Khronos官方OpenCL ICD加载程序的源代码和测试。请注意，此存储库不包含OpenCL实现（ICD）。您需要为支持OpenCL ICD扩展cl_khr_icd OpenCL设备获取并安装OpenCL实施，才能使用OpenCL ICD加载程序运行应用程序。 OpenCL扩展规范中描述了OpenCL可安装客户端驱动程序扩展（ cl_khr_icd

该包装器以类似于 Mathematica 的 OpenCLLink 的方式提供了 MATLAB 和 OpenCL 之间的接口。控制环境中的一切，来回复制数据，以直观的方式启动线程，所有这些都组织在一个类中，并通过简单的函数接口完成。编译内核、复制缓冲区、启动线程和读回数据只需要 2 次调用。课程包括： obj = OpenCLInterface - 查询所有可用设备的构造函数。 obj.PrintDevices - 打印所有可用设备。 obj.GetGPUDevices - 获取所有 GPU 设备的 ID。 obj.GetCPUDevices - 获取所有 CPU 设备的 ID。 obj.CreateFunction - 从文件或字符串中读取内核代码，编译并缓存它。 obj.Run - 使用指定的本地和全局工作负载、标量和缓冲区及其内存标志启动内核。指定为输出的缓冲区将包含执行后的

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