随着OpenCL的普及，现在有越来越多的移动设备以及平板、超级本等都支持OpenCL异构计算。而这些设备与桌面计算机、服务器相比而言性能不是占主要因素的，反而能耗更受人关注。因此，这些移动设备上的GPU与CPU基本都是在同一芯片上（SoC），或者GPU就已经成为了处理器的一部分，像Intel Ivy Bridge架构开始的处理器（Intel HD Graphics 4000开始支持OpenCL），AMD APU等。
因此，在这些设备上做OpenCL的异构并行计算的话，我们不需要像桌面端那些独立GPU那样，要把主存数据通过PCIe搬运到GPU端，然后等GPU计算结束后再搬回到主存。我们只需要将给GPU端分配的显存映射到主机端即可。这样，在主机端我们也能直接通过指针来操作这块存储数据。
下面编写了一个比较简单的例子来描述如何使用OpenCL的存储器映射特性。这个例子在MacBook Air，OS X 10.9.2下完成，并通过Xcode 5.1，Apple LLVM 5.1的编译与运行。 硬件环境为：Intel Core i7 4650U, Intel Graphics 5000, 8GB DDR3L, 128GB SSD
这是主机端代码（C源文件）：
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h> #ifdef __APPLE__
#include <OpenCL/opencl.h>
#else
#include <CL/cl.h>
#endif int main(void)
{
cl_int ret; cl_platform_id platform_id = NULL;
cl_device_id device_id = NULL;
cl_context context = NULL;
cl_command_queue command_queue = NULL;
cl_mem memObj = NULL;
char *kernelSource = NULL;
cl_program program = NULL;
cl_kernel kernel = NULL;
int *pHostBuffer = NULL; clGetPlatformIDs(, &platform_id, NULL);
if(platform_id == NULL)
{
puts("Get OpenCL platform failed!");
goto FINISH;
} clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_GPU, , &device_id, NULL);
if(device_id == NULL)
{
puts("No GPU available as a compute device!");
goto FINISH;
} context = clCreateContext(NULL, , &device_id, NULL, NULL, &ret);
if(context == NULL)
{
puts("Context not established!");
goto FINISH;
} command_queue = clCreateCommandQueue(context, device_id, , &ret);
if(command_queue == NULL)
{
puts("Command queue cannot be created!");
goto FINISH;
} // 指定内核源文件路径
const char *pFileName = "/Users/zennychen/Downloads/test.cl"; FILE *fp = fopen(pFileName, "r");
if (fp == NULL)
{
puts("The specified kernel source file cannot be opened!");
goto FINISH;
}
fseek(fp, , SEEK_END);
const long kernelLength = ftell(fp);
fseek(fp, , SEEK_SET); kernelSource = malloc(kernelLength); fread(kernelSource, , kernelLength, fp);
fclose(fp); program = clCreateProgramWithSource(context, , (const char**)&kernelSource, (const size_t*)&kernelLength, &ret);
ret = clBuildProgram(program, , &device_id, NULL, NULL, NULL);
if (ret != CL_SUCCESS)
{
size_t len;
char buffer[ * ]; printf("Error: Failed to build program executable!\n");
clGetProgramBuildInfo(program, device_id, CL_PROGRAM_BUILD_LOG, sizeof(buffer), buffer, &len);
printf("%s\n", buffer);
goto FINISH;
} kernel = clCreateKernel(program, "test", &ret);
if(kernel == NULL)
{
puts("Kernel failed to create!");
goto FINISH;
} const size_t contentLength = sizeof(*pHostBuffer) * * ; // 以下为在主机端分配输入缓存
pHostBuffer = malloc(contentLength); // 然后对此工作缓存进行初始化
for(int i = ; i < * ; i++)
pHostBuffer[i] = i + ; // 这里预分配的缓存大小为4MB，第一个参数是读写的
memObj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE | CL_MEM_USE_HOST_PTR, contentLength, pHostBuffer, &ret);
if(memObj == NULL)
{
puts("Memory object1 failed to create!");
goto FINISH;
} ret = clSetKernelArg(kernel, , sizeof(cl_mem), (void*)&memObj); if(ret != CL_SUCCESS)
{
puts("Set arguments error!");
goto FINISH;
} // 做存储器映射
int *pDeviceBuffer = clEnqueueMapBuffer(command_queue, memObj, CL_TRUE, CL_MAP_READ | CL_MAP_WRITE, , contentLength, , NULL, NULL, &ret);
if(pDeviceBuffer == NULL)
{
puts("Memory map failed!");
goto FINISH;
}
if(pDeviceBuffer != pHostBuffer)
{
// 若从GPU端映射得到的存储器地址与原先主机端的不同，则将数据从主机端传递到GPU端
ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue, memObj, CL_TRUE, , contentLength, pHostBuffer, , NULL, NULL);
if(ret != CL_SUCCESS)
{
puts("Data transfer failed");
goto FINISH;
} /** 如果主机端与设备端地址不同，我们不妨测试一下设备端存储器的Cache情况 */ // 先测试主机端的时间
int sum = ; // 先过一遍存储器
for(int j = ; j < ; j++)
sum += pHostBuffer[j]; time_t t1 = time(NULL);
for(int i = ; i < ; i++)
{
for(int j = ; j < ; j++)
sum += pHostBuffer[j];
}
time_t t2 = time(NULL);
printf("The host delta time is: %f. The value is: %d\n", difftime(t2, t1), sum); // 测试设备端
sum = ; // 先过一遍存储器
for(int j = ; j < ; j++)
sum += pDeviceBuffer[j]; t1 = time(NULL);
for(int i = ; i < ; i++)
{
for(int j = ; j < ; j++)
sum += pDeviceBuffer[j];
}
t2 = time(NULL);
printf("The device delta time is: %f. The value is: %d\n", difftime(t2, t1), sum);
}
else
{
// 若主机端与设备端存储器地址相同，我们仅仅做CPU端测试
int sum = ; // 先过一遍存储器
for(int j = ; j < ; j++)
sum += pHostBuffer[j]; time_t t1 = time(NULL);
for(int i = ; i < ; i++)
{
for(int j = ; j < ; j++)
sum += pHostBuffer[j];
}
time_t t2 = time(NULL);
printf("The host delta time is: %f. The value is: %d\n", difftime(t2, t1), sum);
} // 这里指定将总共有1024 * 1024个work-item
ret = clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, , NULL, (const size_t[]){ * }, NULL, , NULL, NULL); // 做次同步，这里偷懒，不用wait event机制了～
clFinish(command_queue); // 做校验
for(int i = ; i < * ; i++)
{
if(pDeviceBuffer[i] != (i + ) * )
{
puts("Result error!");
break;
}
} puts("Compute finished!"); FINISH: /* Finalization */
if(pHostBuffer != NULL)
free(pHostBuffer); if(kernelSource != NULL)
free(kernelSource); if(memObj != NULL)
clReleaseMemObject(memObj); if(kernel != NULL)
clReleaseKernel(kernel); if(program != NULL)
clReleaseProgram(program); if(command_queue != NULL)
clReleaseCommandQueue(command_queue); if(context != NULL)
clReleaseContext(context); return ;
}
以下是OpenCL内核源代码：
__kernel void test(__global int *pInOut)
{
int index = get_global_id(); pInOut[index] += pInOut[index];
}
另外，主机端代码部分中，OpenCL源文件路径是写死的。各位朋友可以根据自己环境来重新指定路径。
当然，我们还可以修改主机端“clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE | CL_MEM_USE_HOST_PTR, contentLength, pHostBuffer, &ret);”这段创建存储器对象的属性。比如，将CL_MEM_USE_HOST_PTR去掉。然后可以再试试效果。
倘若clCreateBuffer的flags参数用的是CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR，那么其host_ptr参数必须为空。在调用clEnqueueMapBuffer之后，可以根据其返回的缓存地址，对存储区域做数据初始化。
CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR表示应用程序暗示OpenCL实现从主机端可访问的存储空间给设备端分配存储缓存。这个与CL_MEM_USE_HOST_PTR还是有所区别的。CL_MEM_USE_HOST_PTR是完全从应用端当前的内存池分配存储空间；而CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR对于CPU与GPU共享主存的环境下，可以在CPU端留下一个访问GPU端VRAM的入口点。我们通过以下程序来测试当前环境的OpenCL实现（以下代码在调用调用了clEnqueueMapBuffer函数之后做了缓存数据初始化的时间比较）：
long deltaTimes[];
for(int i = ; i < ; i++)
{
struct timeval tBegin, tEnd;
gettimeofday(&tBegin, NULL);
for(int i = ; i < * ; i++)
pDeviceBuffer[i] = i + ;
gettimeofday(&tEnd, NULL);
deltaTimes[i] = * (tEnd.tv_sec - tBegin.tv_sec ) + tEnd.tv_usec - tBegin.tv_usec;
}
long useTime = deltaTimes[];
for(int i = ; i < ; i++)
{
if(useTime > deltaTimes[i])
useTime = deltaTimes[i];
}
printf("Device memory time spent: %ldus\n", useTime);
int *pHostBuffer = malloc(contentLength);
for(int i = ; i < ; i++)
{
struct timeval tBegin, tEnd;
gettimeofday(&tBegin, NULL);
for(int i = ; i < * ; i++)
pHostBuffer[i] = i + ;
gettimeofday(&tEnd, NULL);
deltaTimes[i] = * (tEnd.tv_sec - tBegin.tv_sec ) + tEnd.tv_usec - tBegin.tv_usec;
}
useTime = deltaTimes[];
for(int i = ; i < ; i++)
{
if(useTime > deltaTimes[i])
useTime = deltaTimes[i];
}
printf("Host memory time spent: %ldus\n", useTime);其中，对gettimeofday的调用需要包含头文件<sys/time.h>。这个函数所返回的时间可以精确到μs（微秒）。
在Intel Core i7 4650U, Intel Graphics 5000环境下，花费时间差不多，都是2.6ms（毫秒）。因此，在内核真正执行的时候为了清空这部分存储空间的Cache，驱动还是要做点工作的。当然，驱动也可为这块内存区域分配Write-Combined类型的存储器，这样主机端对这部分数据的访问不会被Cache，尽管速度会慢很多，但是通过non-temporal Stream方式读写还是会很不错。况且大部分OpenCL应用对同一块内存数据的读写都只有一次，这么做也不会造成Cache污染。