OpenCL编程初探：建立上下文与矩阵乘法示例

"这篇文档主要介绍了OpenCL编程的基础知识，特别是如何建立上下文(context)。OpenCL是一个用于异构计算的编程框架，适用于多种处理器，如CPU和GPU。本文档中，作者通过一个简单的矩阵相乘示例，阐述了OpenCL编程的基本步骤，包括创建上下文、理解执行和内存模型，以及编写内核(kernel)。" OpenCL是一个开放标准，旨在为异构计算提供一个统一的编程接口。它由Apple于2008年提出，并由Khronos Group发展，至今已演进到2.0版本。许多知名公司如AMD、Apple、Intel、Nvidia等都支持OpenCL，推出了一系列支持该技术的产品。 在OpenCL中，平台模型是异构系统的一种高层抽象，它将不同类型的处理器如CPU和GPU视为一个整体。执行模型则描述了指令如何在这些异构硬件上并发执行。内存模型定义了不同内存区域（如全局、局部、私有等）以及它们之间的交互规则。编程模型则允许开发者使用C99扩展的内核语言来编写并行算法。 建立上下文是OpenCL编程的第一步，它是执行OpenCL操作的基础。在示例代码中，`cl_context`是上下文对象，通过`clCreateContext`函数创建。`context properties`定义了平台选择，这里使用了`CL_CONTEXT_PLATFORM`属性指定所选平台。`numDevice`和`device`参数指定了要使用的设备，`NULL`参数表示不使用错误处理回调，最后的`ciErrNum`用于检查是否成功创建上下文。 在OpenCL中，计算任务通常由称为内核的函数执行，这些函数在设备上运行。内核基于C99标准，但具有特定的并行化特性。例如，`__kernel void testKernel`是一个内核函数，用于计算两个矩阵的乘积。`get_global_id(0)`用于获取当前工作项的全局ID，这在并行计算中用于确定每个工作项负责计算矩阵C的哪个元素。 使用OpenCL进行矩阵相乘是因为这个任务具有天然的并行性：每个元素的计算是独立的。OpenCL通过工作项（work-item）的概念来并行化计算，每个工作项计算矩阵C的一个元素。全局工作空间的大小应该与矩阵C的元素数量匹配，以便有足够的工作项处理整个矩阵。 总结来说，OpenCL提供了一种高效利用异构硬件资源的方法，通过创建上下文、编写内核和管理并行计算，开发者可以充分利用现代硬件的计算能力，实现高性能的计算任务，如矩阵乘法。理解这些基础知识对于掌握OpenCL编程至关重要。