opencl 并行计算例子

OpenCL (Open Computing Language)是一种由Khronos Group制定的并行计算标准，用于跨平台加速图形处理、科学计算和通用计算任务。它允许开发者编写可在各种设备上运行的高性能并行程序，包括GPU、CPU、FPGA等。

一个简单的OpenCL并行计算例子可能是矩阵乘法。在CPU上，你可以用循环遍历的方式来完成这个计算，但在GPU上，可以利用其大量的并行核心。下面是一个简化的矩阵乘法示例：

// 硬件设备和上下文初始化
cl_command_queue queue;
cl_program program;
cl_kernel kernel;

// 定义两个矩阵数据和结果矩阵
float* A_data, *B_data, *C_data;

// OpenCL源代码
const char* source = """
__kernel void matrix_multiply(__global float* A, __global float* B, __global float* C, const int N)
{
   int gid = get_global_id(0); // 获取线程ID
   int row = gid / N;
   int col = gid % N;
   
   float sum = 0.0f;
   for(int i = 0; i < N; ++i)
   {
      sum += A[row*N + i] * B[i*N + col];
   }
   C[row*N + col] = sum;
}
""";

// 加载并编译代码
program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &source, NULL, &status);
clBuildProgram(program, device_count, devices, "", NULL, NULL);

// 创建并设置内核函数
kernel = clCreateKernel(program, "matrix_multiply", NULL);

// 分配内存并复制数据到设备
A_data = ...; // load A data to device memory
B_data = ...; // load B data to device memory
C_data = ...; // allocate space for C on the device

// 执行矩阵乘法
size_t global_work_size[] = {N * N};
clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, NULL, global_work_size, NULL, 0, NULL, NULL);

// 数据从设备复制回CPU
clEnqueueReadBuffer(queue, C_data, CL_TRUE, 0, N*N * sizeof(float), C_data_host, 0, NULL, NULL);

在这个例子中，每个线程都在GPU上独立计算矩阵的一个元素，实现了并行化。