R与Matlab代码转换教程：从OpenCL到GPU性能优化

资源摘要信息:"R软件代码转换为matlab-hpce-2014-cw4:hpce-2014-cw4" 知识点解析: 1. OpenCL程序构建 OpenCL是一种开放标准的框架，用于编写程序，这些程序可以在多种处理器上执行，包括中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)等。本课程的总体目标之一是熟悉构建OpenCL程序，这意味着学习如何使用OpenCL编写代码，以便在异构计算平台上运行。 2. 程序隔离与内核移植 在课程中会教授一种简单的方法来识别现有程序中可以转移到内核的部分。内核是运行在并行计算设备（如GPU）上的程序代码，通过将计算密集型任务放在内核中执行，可以大幅提高程序的执行效率。 3. OpenCL原语 了解创建和执行内核所需的OpenCL原语是本课程的另一学习重点。OpenCL原语包括内存对象、内核对象、命令队列、事件等，这些都是构建和管理OpenCL程序的基础组件。 4. 通信瓶颈识别与优化 在并行计算中，通信瓶颈可能严重影响程序性能。本课程将引导学生学会如何检查并消除这些通信瓶颈，以提高程序执行效率。 5. GPU性能提升技术 课程将介绍一些简单技术，用于提高GPU的计算性能。这些技术可能包括内核优化、内存访问模式优化等。 6. 远程GPU实例探索 通过亚马逊网络服务（AWS）探索远程GPU实例是本课程的内容之一。学生将学习如何利用云平台上的GPU资源，以及如何管理和利用这些资源进行大规模的并行计算。 7. OpenCL环境检查 在开始编写任何代码之前，检查OpenCL环境和SDK是非常重要的。这包括确认安装了正确的设备驱动和开发工具包，以及确保能够编译和运行OpenCL程序。 8. src/test_opencl.cpp文件分析 课程提供了名为src/test_opencl.cpp的文件，这是一个简单的OpenCL程序实例，用于演示GPU缓冲区分配和内核执行等基础操作。通过编译和运行该程序，学生可以验证OpenCL环境是否已经正确设置。 9. OpenCL SDK和运行时 与TBB类似，OpenCL也需要两部分组件：SDK和运行时。SDK（软件开发工具包）提供了构建OpenCL程序所需的头文件、库文件和文档，而运行时则包含了执行这些程序所需的驱动和运行时环境。学生需要确保正确安装并配置这两部分，以便开发和运行OpenCL程序。 10. 系统开源概念 标签“系统开源”指代的是一个使用开源软件作为基础，进行学习、开发和研究的环境。本课程采用的R软件和Matlab都是开放源代码，这可能意味着学生们将有机会接触到这些开源工具的源代码，并在必要时对其进行修改和定制以适应特定的学习需求。 11. 文件压缩包内容 文件名称列表中的"hpce-2014-cw4-master"可能指向一个包含了本课程相关材料的压缩包，其中可能包含了相关的教程、示例代码、测试程序以及可能的作业和实验指导。这个压缩包可能是课程的主材料包，包含了完成课程所需的大部分或全部文件。 总结来说，这个资源主要涉及到了OpenCL程序开发的基础知识和技能，包括如何构建和优化OpenCL程序，如何管理和使用GPU等并行计算资源，并强调了在进行这些任务之前检查和配置开发环境的重要性。此外，还介绍了通过AWS探索远程GPU实例的实践操作，并提供了一个简单的OpenCL程序示例，帮助学生更好地理解和实践所学知识点。课程内容虽然不是为了使学生成为GPU专家，但应能赋予他们从头开始创建OpenCL程序的能力，并对如何提升GPU性能有基本的认识。