Matlab与OpenCL课程实践：提升GPU性能

资源摘要信息:"本课程为《matlab说话代码-HPC-2014-CW4:课程4》，旨在帮助学习者熟悉OpenCL程序构建，理解如何将程序的不同部分迁移到内核中，并掌握创建和执行内核所需的OpenCL基本概念。课程内容不会直接将学生打造成GPU专家，但会提供创建OpenCL程序的基础，并涉及一些提升GPU性能的技巧。学习者将通过检查OpenCL环境和SDK，编写一个名为src/test_opencl.cpp的简单OpenCL程序，了解GPU缓冲区分配与执行等基础知识。本课程特别强调了在编写代码前检查OpenCL环境的重要性，包括确认设备安装正确与否。此外，资源中提到了Windows用户可下载的多个OpenCL SDK，包括AMD、Intel、NVIDIA等，展示了系统开源的重要性。" 知识点: 1. OpenCL程序构建：OpenCL是一种用于异构平台的编程模型，可以编写在不同硬件平台上运行的程序，例如CPU、GPU、DSP和FPGA等。本课程要求学生熟悉如何构建OpenCL程序，这涉及理解OpenCL程序的结构和编写在多个设备上执行的代码。 2. 内核开发：内核是OpenCL程序的核心，通常指在GPU上运行的代码段。学习如何将程序的计算密集型部分隔离出来，并转换成可以在GPU上运行的内核代码是本课程的一个重要目标。 3. OpenCL原语：OpenCL原语是OpenCL程序中用于控制和管理计算设备的基本命令和函数。学生需要了解这些原语以创建和执行内核，包括内存管理、命令队列、内核函数的执行等。 4. 性能优化：课程中提到了检查和消除通信瓶颈，并介绍了一些提高GPU性能的简单技术。这涉及了优化内核代码，减少数据传输时间，以及合理利用并行计算资源。 5. OpenCL环境和SDK检查：在编写OpenCL代码前，检查开发环境和软件开发工具包（SDK）是确保程序能够成功编译和运行的关键步骤。这包括确认OpenCL运行时环境、设备驱动程序以及开发所需的头文件和库文件是否安装正确。 6. 系统开源：课程资源中提到的OpenCL SDK可以从多个不同的公司下载，这体现了开源和开放标准的重要性。开源意味着可以自由使用和修改代码，而开放标准则确保了软件的互操作性。 7. 跨平台开发：OpenCL是一种跨平台的编程环境，可以支持多种类型的计算设备。本课程教授的技能可以被应用到包括Windows在内的多个操作系统上，这要求学生必须了解如何在不同的平台上设置开发环境。 8. 实例程序分析：课程提供了一个名为src/test_opencl.cpp的实例程序，该程序是一个简单但完整的OpenCL程序。学生将通过分析和运行这个程序来了解OpenCL程序的基本结构和运行机制，比如如何在GPU上分配和使用缓冲区。 通过学习本课程，学生将获得使用OpenCL进行高性能计算的基础知识，并理解如何将现有的程序改写为适用于GPU加速的版本。同时，通过理解和实践OpenCL程序的基本构建块，学生将能够开始探索更高级的性能优化技术。