OpenCL

3. 특징

OpenCL은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

• CPU (CL_DEVICE_TYPE_CPU), GPU (CL_DEVICE_TYPE_GPU), Cell/FPGA/제온 파이(CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR) 등 다양한 계산 자원을 지원한다.^[9]
• C 언어(ISO C99 표준) 기반의 OpenCL C 또는 C++(ISO C++14 표준) 언어 기반의 OpenCL C++ 프로그래밍 언어를 사용한 커널 기술을 사용한다.^[9]
• 내장된 벡터 타입 및 벡터 연산 (float2 타입, float4 타입 등 및 Swizzle 연산 등)을 지원한다.
• 온라인 OpenCL C 컴파일러를 포함한다.
• Standard Portable Intermediate Representation|표준 이식 가능한 중간 표현^영어 (SPIR) 및 SPIR-V 중간 표현을 지원한다. (SPIR 1.2/2.0 for OpenCL 1.2/2.0, SPIR-V 1.0 for OpenCL 2.1)^[16]
• 데이터 병렬 및 태스크 병렬 프로그래밍 모델을 지원한다.^[9]
• 동기화 지점을 제외한 내용의 일관성을 보장하지 않는 완화형 일관성 공유 메모리 모델(relaxed-consistency shared memory model^영어)을 사용한다.
• 동기화 지점 및 OpenCL 원자 연산을 통한 호스트-장치 간 메모리 일관성을 보장하는 공유 가상 메모리 (shared virtual memory: SVM, OpenCL 2.0)를 지원한다.
• IEEE 754를 준수하는 단정밀도 부동 소수점 수 (float 타입) 연산을 지원한다.
• 포인터 전달 및 float 타입과의 상호 변환 함수를 통한 접근으로 제한되는 IEEE 754-2008 준수 반정밀도 부동 소수점 수 (half 타입)를 지원한다.
• OpenCL 1.0에서는 half 타입의 직접 연산은 확장(cl_khr_fp16)에 의한 임의 지원에 그쳤다.
• OpenCL 1.0에서는 배정밀도 부동 소수점 수 (double 타입)는 확장(cl_khr_fp64)에 의한 임의 지원에 그쳤다.
• 1차원/2차원/3차원 이미지 오브젝트를 지원한다. (1차원 이미지는 OpenCL 1.2 이후)
• OpenGL 및 OpenGL ES의 버퍼, 텍스처, 렌더 버퍼와의 연동을 지원한다. (cl_gl.h, OpenCL 1.0 이후 확장)
• EGL (API)|EGL^영어의 이미지, 디스플레이, 동기화 오브젝트와의 연동을 지원한다. (cl_egl.h, OpenCL 1.2 이후 확장)
• Direct3D 10의 버퍼 및 텍스처와의 연동을 지원한다. ([https://www.khronos.org/registry/OpenCL/sdk/1.1/docs/man/xhtml/cl_khr_d3d10_sharing.html cl_khr_d3d10_sharing]; cl_d3d10.h, OpenCL 1.1 이후 확장)
• Direct3D 11의 버퍼 및 텍스처와의 연동을 지원한다. ([https://www.khronos.org/registry/OpenCL/sdk/1.2/docs/man/xhtml/cl_khr_d3d11_sharing.html cl_khr_d3d11_sharing]; cl\_d3d11.h, OpenCL 1.2 이후 확장)
• DirectX 9의 미디어 서페이스 연동을 지원한다. ([https://www.khronos.org/registry/OpenCL/sdk/1.2/docs/man/xhtml/cl_khr_dx9_media_sharing.html cl_khr_dx9_media_sharing]; cl\_dx9\_media\_sharing.h, OpenCL 1.2 이후 확장)

• cl_apple_gl_sharing, cl_khr_gl_sharing: OpenCL 1.0 확장^[211]。
• cl_khr_gl_event: OpenCL 1.2 확장^[212]。
• cl_khr_egl_image, cl_khr_gl_msaa_sharing: OpenCL 2.0 확장^[213][214]。

4. OpenCL C 언어

OpenCL C^[19]는 C99를 기반으로 하지만, OpenCL의 장치 모델에 맞게 조정된 언어이다. 메모리 버퍼는 메모리 계층 구조의 특정 레벨에 있으며, 포인터는 `__global`, `__local`, `__constant`, `__private`와 같은 영역 한정자로 표시된다. OpenCL C 함수는 호스트 프로그램에서 호출될 프로그램의 진입점임을 나타내기 위해 `__kernel`로 표시된다. 함수 포인터, 비트 필드, 가변 길이 배열은 지원되지 않으며, 재귀는 허용되지 않는다.^[20] C 표준 라이브러리는 수학 프로그래밍에 특화된 함수 집합으로 대체되었다.

OpenCL C는 벡터 유형 및 연산, 동기화, 작업 항목 및 작업 그룹 작업을 위한 함수를 통해 병렬성을 쉽게 사용할 수 있도록 확장되었다.^[20] 예를 들어, C의 `float` 및 `double`과 같은 스칼라 유형 외에도, OpenCL은 `float4` (단정밀도 부동 소수점 수의 4-벡터)와 같은 고정 길이 벡터 유형을 제공한다. 이러한 벡터 유형은 다양한 기본 유형에 대해 길이 2, 3, 4, 8, 16으로 사용할 수 있다.^[19] 이러한 유형에 대한 벡터화된 연산은 CPU에서 OpenCL 프로그램을 실행할 때 SIMD 명령어 세트(예: SSE 또는 VMX)에 매핑되도록 설계되었다.^[11] 다른 특수 유형으로는 2차원 및 3차원 이미지 유형이 있다.

다음은 OpenCL C로 작성된 행렬-벡터 곱셈 알고리즘이다.



// A*x를 곱하여 결과를 y에 넣습니다.

// A는 행 우선 행렬이며, (i,j) 요소는 A[i*ncols+j]에 있습니다.

__kernel void matvec(__global const float *A, __global const float *x,

uint ncols, __global float *y)

{

size_t i = get_global_id(0); // 행 인덱스로 사용되는 전역 ID

__global float const *a = &A[i*ncols]; // i번째 행에 대한 포인터

float sum = 0.f; // 내적을 위한 누산기

for (size_t j = 0; j < ncols; j++) {

sum += a[j] * x[j];

}

y[i] = sum;

}



`matvec` 커널 함수는 각 호출에서 행렬 `A`의 한 행과 벡터 `x`의 내적을 계산한다.

$$y\_i\; =\; a\_\{i,:\}\; \backslash cdot\; x\; =\; \backslash sum\_j\; a\_\{i,j\}\; x\_j\; .$$

OpenCL 런타임은 이 커널을 행렬의 행에 매핑하여 전체 행렬-벡터 곱셈을 수행한다. 호스트 측면에서는 `clEnqueueNDRangeKernel` 함수가 이 작업을 수행하며, 실행할 커널, 인수, 그리고 행렬 `A`의 행 수에 해당하는 작업 항목 수를 인수로 받는다.

5. C++ for OpenCL 언어

C++ for OpenCL은 C++17 기반의 언어로, OpenCL C의 기능을 상속하면서 C++ 기능을 사용할 수 있게 해준다.^[25] OpenCL 커널 코드 개발자들이 익숙한 프로그래밍 흐름과 도구를 계속 사용하고, OpenCL C용으로 제공되는 기존 확장 및 라이브러리를 활용할 수 있도록 하여 C++ 기능으로의 원활한 전환 경로를 제공한다.

하지만, 가상 함수, 예외 처리, C++ 표준 라이브러리 등 일부 C++ 기능은 지원되지 않는다.^[32] OpenCL C의 메모리 영역(''주소 공간'') 개념은 C++ 기능(기능적 캐스트, 템플릿, 클래스 멤버, 참조, 람다 함수 및 연산자)으로 확장된다.^[32]

다음은 C++ 기능을 사용하여 복소수 연산을 하는 OpenCL 커널 코드 예시이다.



// 다양한 정밀도로 복소수 계산을 수행할 수 있는 Complex 클래스를 정의합니다.

// T에 double, float, half 등 다른 유형을 사용할 때

template

class complex_t {

T m_re; // 실수부

T m_im; // 허수부

public:

complex_t(T re, T im): m_re{re}, m_im{im} {};

// 복소수 곱셈 연산자 정의

complex_t operator*(const complex_t &other) const

{

return {m_re * other.m_re - m_im * other.m_im,

m_re * other.m_im + m_im * other.m_re};

}

T get_re() const { return m_re; }

T get_im() const { return m_im; }

};

// 입력 버퍼에서 읽은 복소수에 대한 곱셈을 계산하고

// 계산된 결과를 출력 버퍼에 저장하는 도우미 함수

template

void compute_helper(__global T *in, __global T *out) {

auto idx = get_global_id(0);

// 각 작업 항목은 입력 버퍼에서 4개의 연속된 항목을 사용합니다.

// - 각 복소수에 대해 두 개씩.

auto offset = idx * 4;

auto num1 = complex_t{in[offset], in[offset + 1]};

auto num2 = complex_t{in[offset + 2], in[offset + 3]};

// 복소수 곱셈 수행

auto res = num1 * num2;

// 각 작업 항목은 출력 버퍼에 2개의 연속된 항목을 씁니다.

out[idx * 2] = res.get_re();

out[idx * 2 + 1] = res.get_im();

}

// 이 커널은 단정밀도에서 복소수 곱셈에 사용됩니다.

__kernel void compute_sp(__global float *in, __global float *out) {

compute_helper(in, out);

}

#ifdef cl_khr_fp16

// 이 커널은 장치에서 지원될 때 반정밀도에서 복소수 곱셈에 사용됩니다.

#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp16: enable

__kernel void compute_hp(__global half *in, __global half *out) {

compute_helper(in, out);

}

#endif



C++ for OpenCL은 OpenCL C와 동일한 방식으로 사용될 수 있으며, C++의 제네릭 프로그래밍 패러다임을 통해 복잡한 기능을 더 편리하게 표현할 수 있다.

6. 메모리 계층 구조

OpenCL은 컴퓨팅 장치에 대해 4단계의 메모리 계층을 정의한다.^[11]

• 전역 메모리: 모든 처리 요소에서 공유되지만 접근 지연 시간이 높다.
• 읽기 전용 메모리: 더 작고 지연 시간이 짧으며 호스트 CPU에서 쓸 수 있지만 컴퓨팅 장치에서는 쓸 수 없다.
• 로컬 메모리: 처리 요소 그룹에서 공유된다.
• 요소별 개인 메모리(레지스터).

7. 구현

OpenCL은 런타임에 로드되는 헤더와 공유 객체로 구성된다. 각 공급업체별로 설치 가능한 클라이언트 드라이버(ICD)를 플랫폼에 설치해야 한다. 예를 들어, Linux에서 Nvidia 장치를 지원하려면 Nvidia ICD를 설치해야 OpenCL 런타임(ICD 로더)이 해당 공급업체의 ICD를 찾아 호출을 리디렉션할 수 있다.^[73]

표준 OpenCL 헤더는 소비자 응용 프로그램에서 사용되며, 각 함수 호출은 OpenCL 런타임을 통해 ICD를 사용하여 적절한 드라이버로 프록시된다. 각 공급업체는 드라이버에서 각 OpenCL 호출을 구현해야 한다.^[73]

Apple,^[74] Nvidia,^[75] ROCm, RapidMind^[76] 및 Gallium3D^[77]의 OpenCL 구현은 LLVM 컴파일러 기술을 기반으로 하며, Clang 컴파일러를 프론트엔드로 사용한다.

다음은 다양한 구현체의 현황이다.

• MESA Gallium Compute
• 여러 플랫폼을 위한 OpenCL 구현(현재 1.1 미완성, 대부분 AMD Radeon GCN)은 Mesa 프로젝트의 Gallium Compute 프로젝트의 일부로 유지 관리된다.^[78] 이전에는 CLOVER로 알려졌다.^[79]
• 현재 개발 상황: 주로 LLVM 및 CLANG으로 불완전한 프레임워크 실행 지원, 17.3에서 fp16과 같은 새로운 기능,^[80] AMD 및 Nvidia용 OpenCL 1.0, 1.1 및 1.2 완료 목표.
• Red Hat에서 SPIR-V를 사용하여 Clover와 함께 새로운 기본 개발을 진행 중이다.^[81][82] 새로운 목표는 OpenCL 1.2를 완벽하게 지원하는 모듈식 OpenCL 3.0이다.
• Mesamatrix에서 현재 상태를 확인할 수 있다. 이미지 지원은 개발의 초점이다.
• RustiCL: C 대신 Rust를 사용하는 Gallium 컴퓨팅을 위한 새로운 구현이다. Mesa 22.2에서는 Darktable과 같은 프로그램에 대한 OpenCL 3.0 지원 및 이미지 확장 구현과 함께 실험적 구현이 제공된다.^[83]
• Intel Xe (Arc) 및 AMD GCN+는 Mesa 22.3+에서 지원된다. AMD R600 및 Nvidia Kepler+도 하드웨어 지원 대상이다.^[84][85][86]
• RustiCL은 Luxmark 벤치마크에서 Radeon RX 6700 XT 하드웨어로 AMD ROCM보다 성능이 뛰어나다.^[87] Mesa 23.1은 공식 RustiCL을 지원하며, Mesa 23.2에서는 중요한 fp64 지원이 실험적 수준에 있다.
• 마이크로소프트(Microsoft)의 Arm용 Windows 11은 Mesa Gallium을 통해 DirectX 12를 기반으로 하는 오픈 소스 OpenCL 구현인 CLon12를 통해 OpenCL 1.2 지원을 추가했다.^[88][89][90]

• BEIGNET: Intel이 자사 아이비 브릿지 + 하드웨어를 위해 구현한 것으로 2013년에 출시되었다.^[91]
• 인텔의 중국 팀에서 만들었으며, AMD 및 Red Hat 개발자,^[92] 뿐만 아니라 Phoronix의 마이클 라라벨(Michael Larabel)로부터 비판을 받았다.^[93]
• 현재 버전 1.3.2는 OpenCL 1.2를 완벽하게 지원하고 (아이비 브릿지 이상) Skylake 이상에 대해 OpenCL 2.0을 선택적으로 지원한다.^[94][95] Beignet에 Android 지원이 추가되었다.^[96]
• 현재 개발 목표: 1.2 및 2.0만 지원하며, OpenCL 2.1, 2.2, 3.0으로의 길은 NEO로 갔다.

• NEO: 2018년에 출시된 Gen. 8 브로드웰 + Gen. 9 하드웨어를 위한 Intel의 구현.^[97]
• 이 드라이버는 지원되는 플랫폼(6세대 Haswell 이전 제외)에 대해 Beignet 구현을 대체한다.
• NEO는 Core 플랫폼에서 OpenCL 2.1 지원을 제공하고 Atom 플랫폼에서 OpenCL 1.2 지원을 제공한다.^[98]
• 현재 2020년에는 Graphic Gen 11 Ice Lake 및 Gen 12 Tiger Lake도 지원된다. 새로운 OpenCL 3.0은 Alder Lake, Tiger Lake to Broadwell에 대해 버전 20.41+에서 사용할 수 있다. 이제 선택적 OpenCL 2.0, 2.1 기능이 완벽하며 2.2의 일부 기능도 포함된다.

• ROCm: AMD의 GPUOpen의 일부로 생성된 ROCm (Radeon Open Compute)은 OpenCL 1.2를 기반으로 구축된 오픈 소스 Linux 프로젝트로, 2.0에 대한 언어 지원을 제공한다.
• 이 시스템은 모든 최신 AMD CPU 및 APU(실제로는 GFX 7, GFX 8 및 9 일부)는 물론 Intel Gen7.5+ CPU(PCI 3.0만 해당)와 호환된다.^[99][100]
• 버전 1.9에서는 일부 지점에서 PCIe 2.0 및 원자성을 사용하지 않는 하드웨어로 실험적으로 확장된 지원이 제공된다. 실제 작업에 대한 개요는 XDC2018에서 수행된다.^[101][102]
• ROCm 버전 2.0은 전체 OpenCL 2.0을 지원하지만 일부 오류 및 제한 사항이 할 일 목록에 있다.^[103][104] 버전 3.3은 세부적으로 개선되고 있다.^[105] 버전 3.5는 OpenCL 2.2를 지원한다.^[106]
• 버전 3.10은 개선 사항과 새로운 API가 포함되었다.^[107] SC20에서 발표된 ROCm 4.0은 AMD Compute Card Instinct MI 100을 지원한다.^[108]
• 5.5.1 및 이전 버전에 대한 실제 문서는 GitHub에서 확인할 수 있다.^{[109][110][111]} OpenCL 3.0을 사용할 수 있다.
• RocM 5.5.x+는 GFX 9 Vega 이상만 지원하므로 이전 RocM 릴리스 또는 향후 RustiCL을 사용하여 이전 하드웨어를 사용할 수 있다.

• POCL: CPU와 일부 GPU(CUDA 및 HSA를 통해)를 지원하는 휴대용 구현. Clang 및 LLVM을 기반으로 구축되었다.^[112]
• 버전 1.0에서는 OpenCL 1.2가 일부 2.x 기능과 함께 거의 완전히 구현되었다.^[113] 버전 1.2는 LLVM/CLANG 6.0, 7.0 및 모든 폐쇄된 티켓이 있는 전체 OpenCL 1.2 지원과 함께 Milestone 1.2에 있다.^[113][114]
• OpenCL 2.0이 거의 완전히 구현되었다.^[115] 버전 1.3은 Mac OS X를 지원한다.^[116] 버전 1.4는 LLVM 8.0 및 9.0 지원을 포함한다.^[117]
• 버전 1.5는 LLVM/Clang 10 지원을 구현한다.^[118] 버전 1.6은 LLVM/Clang 11 지원 및 CUDA 가속을 구현한다.^[119]
• 현재 목표는 OpenCL 2.x, OpenCL 3.0을 완료하고 성능을 개선하는 것이다. POCL 1.6은 수동 최적화를 통해 Intel 컴퓨팅 런타임과 동일한 수준이다.^[120]
• 버전 1.7은 LLVM/Clang 12 지원 및 일부 새로운 OpenCL 3.0 기능을 구현한다.^[121] 버전 1.8은 LLVM/Clang 13 지원을 구현한다.^[122]
• 버전 3.0은 OpenCL 3.0을 최소 수준으로 구현하고 LLVM/Clang 14를 구현한다.^[123] 버전 3.1은 LLVM/Clang 15와 개선된 Spir-V 지원과 함께 작동한다.^[124]

• Shamrock: OpenCL 1.2를 완벽하게 지원하는 ARM용 Mesa Clover의 포트,^[125][126] 2.0에 대한 실제 개발 없음.

• FreeOCL: 보다 신뢰할 수 있는 플랫폼을 만들기 위해 외부 컴파일러를 구현하는 OpenCL 1.2의 CPU 중심 구현,^[127] 실제 개발 없음.

• MOCL: 2018년에 NUDT 연구원이 Matrix-2000을 위해 POCL을 기반으로 구현한 OpenCL이 출시되었다.
• Matrix-2000 아키텍처는 TianHe-2 슈퍼컴퓨터의 Intel Xeon Phi 가속기를 대체하도록 설계되었다.
• 이 프로그래밍 프레임워크는 LLVM v5.0을 기반으로 구축되었으며 POCL의 일부 코드 조각을 재사용한다.
• 하드웨어 잠재력을 해제하기 위해 장치 런타임은 푸시 기반 작업 디스패칭 전략을 사용하며 커널 원자성의 성능이 크게 향상되었다.
• 이 프레임워크는 TH-2A 시스템에 배포되었으며 대중에게 쉽게 공개된다.^[128] 일부 소프트웨어는 다음에 POCL을 개선하기 위해 포팅될 것이다.^[113]

• VC4CL: 라즈베리 파이 모델 4 이전에 사용된 VideoCore IV (BCM2763) 프로세서를 위한 OpenCL 1.2 구현.^[129]

모든 표준 준수 구현은 clinfo 도구 중 하나를 사용하여 쿼리할 수 있다(동일한 이름과 유사한 기능 집합을 가진 여러 도구가 있음).^{[186][187][188]}

8. 관련 기술

• SYCL: C++ 기반의 단일 소스 프로그래밍 모델로, OpenCL을 기반으로 구축되었으며, 현재는 OpenCL을 거치지 않는 백엔드도 지원한다.^{[245][246][247][248]} SYCL을 사용하면 개발자는 C++를 사용하여 호스트 코드와 장치 코드를 동일 소스 내에 기술할 수 있어, CUDA C++ 및 C++ AMP와 유사한 방식으로 이종 프로세서용 코드를 작성할 수 있다.

• Vulkan: 크로노스 그룹에서 개발한 차세대 그래픽스 및 컴퓨팅 API로, OpenCL과 SPIR-V를 중간 표현으로 공유한다.^[54] 이를 통해 고급 언어 프론트 엔드가 공통 컴파일 대상을 공유할 수 있도록 한다.

참조

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