OpenCL编译系统在数字图像处理与机器视觉中的应用是本书的重要章节,它介绍了OpenCL这一高性能计算框架的基础原理和实际操作。OpenCL构建在LLVM底层虚拟机之上,这是一种平台无关的编译器,允许开发者编写可跨多种硬件厂商执行的代码。在OpenCL的编译流程中,Kernel首先被转换为LLVM Intermediate Representation (LLVM IR),这是一种中间表示,保留了输入数据的主要信息,并便于进一步处理和优化。
安装可插拔客户端驱动(Installable Client Driver, ICD)是OpenCL实现兼容性的关键,它使得不同厂商的OpenCL实现可以在同一系统上共存。应用程序可以在运行时动态选择使用的OpenCL平台,这依赖于libOpenCL.so库。然而,需要注意的是,当前的GPU驱动并不支持同时利用多个不同厂商的GPU设备进行计算,用户需要通过clGetPlatformIDs()和clGetPlatformInfo()函数来检测和选择不同的OpenCL平台。
在GPU架构部分,作者详细讨论了OpenCL规范如何映射到多核硬件,包括AMDGPU和Nvidia GPU的特性,如CUDA的SIMT/SIMD模型、内存机制以及CUDA cores在GTX 480等特定型号上的功能。此外,书中还探讨了传统的CPU架构和现代的通用并行图形处理器(GPGPU)架构,如AMDGPU和Nvidia GPU的Fermi架构。
OpenCL编程涉及创建命令队列、内存对象(如全局内存和局部内存)、程序对象和Kernel对象。例如,书中提供了创建OpenCL设备缓冲区(buffer)和实际应用示例,如图像旋转和矩阵乘法,这些操作展示了如何利用GPU的并行能力加速计算任务。GPU内存结构也至关重要,包括GPU总线寻址、内存访问合并以及避免内存冲突的策略。
此外,GPU线程调度是性能优化的关键,比如AMD的Wave调度和Nvidia的Warp调度,这些技术影响着任务并行性和效率。书中还讨论了occupancy开销、控制流和分支预测等概念,这些都是优化GPU计算性能时需要考虑的因素。
本章内容深入浅出地讲解了OpenCL编译系统在数字图像处理中的应用,涵盖了OpenCL架构、平台模型、编程实践以及GPU硬件特性的理解,对于希望利用OpenCL进行图像处理和机器视觉开发的读者来说,是不可或缺的知识点。