OpenCL编程入门：工作空间与矩阵相乘示例

"该资源主要介绍了OpenCL编程的基础知识，包括工作空间设置、OpenCL的简介、异构计算平台的发展以及使用OpenCL进行矩阵相乘的示例。" OpenCL是一个开放标准，专为异构计算环境设计，允许开发者利用CPU、GPU和其他处理器进行并行计算。它由Apple在2008年提出，并由Khronos Group发展为正式规范，从1.0版本逐渐演进到2.0版本。众多知名公司如AMD、Apple、ATI、Intel和Nvidia等都推出了支持OpenCL的产品。 OpenCL规范包含几个关键组成部分： 1. **平台模型**：这是异构系统的一个高层次抽象，允许开发者将不同的硬件视为单一的编程接口。 2. **执行模型**：定义了指令如何在不同处理器上并发执行，提供了并行计算的模型。 3. **内存模型**：规定了多种内存类型（如全局内存、局部内存等）以及它们之间的交互规则，确保数据在不同计算单元间正确传输。 4. **编程模型**：提供了一种高层抽象，使程序员能设计算法来实现跨平台的应用。 OpenCL程序通常包括两部分：**Kernel** 和 **控制平台API**。Kernel是用C99扩展的C语言编写的，运行在设备上，处理并行计算任务。控制平台API则由C或C++编写，用于设置工作空间、创建和管理Kernel以及数据传输。 以矩阵相乘为例，OpenCL的优势在于其并行计算能力。矩阵相乘的每个元素计算都是独立的，适合并行处理。在OpenCL中，可以设置一个work-item计算矩阵C的一个元素，通过调整工作组（work group）大小和全局工作空间大小（global work size），适应不同大小的矩阵。例如，工作组大小设置为160，意味着每次有160个work-item同时工作。工作空间设置为一维，每一维度对应一个work group，这里的`size_t globalws[1]={(size_t)hC}`表示全局工作空间的大小等于矩阵C的元素数量。 在Kernel函数`__kernel void testKernel`中，可以看到如何使用`get_global_id(0)`获取当前work-item的全局ID，以确定要计算的矩阵C的元素位置。通过这种方式，OpenCL能够有效地并行计算大型矩阵的乘法，提高计算效率。 OpenCL为开发者提供了一种强大的工具，使得跨平台的并行计算变得简单，尤其适合处理大规模数据和高度并行的任务，如图像处理、物理模拟和机器学习等领域。