Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
La technologie OpenCL a été créée dans le but de programmer des systèmes parallèles hétérogènes et de bénéficier de toute leur puissance de calcul afin d'accélérer le traitement complexe de données. Ce langage de programmation est utilisé pour simuler numériquement des phénomènes physiques complexes, dans un nombre croissant de secteurs d'activités : médecine, bio-informatique, météorologie. Cet article dresse un état des lieux de cette technologie, le matériel compatible, la méthodologie de programmation ainsi qu'un exemple pratique.
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Frédéric LEMOINE : Ingénieur de recherche au Conservatoire national des arts et métiers (CNAM) - Chef de projet en développement d'applications – Département informatique
INTRODUCTION
Un ordinateur moderne comporte aujourd'hui un grand nombre de processeurs différents : un ou plusieurs processeurs généralistes et un ou plusieurs processeurs spécialisés (graphique, traitement de signaux...). Cette hétérogénéité rend la programmation de cette machine de plus en plus complexe. De plus, certains processeurs ne sont pas utilisés au maximum de leur capacité. Le processeur graphique, par exemple, est sous exploité en usage bureautique et pourrait être utilisé à autre chose que de l'affichage.
Le langage OpenCL (Open Computing Language) a été crée, sur une proposition d'Apple, dans le but de pouvoir programmer des systèmes parallèles hétérogènes. C'est un langage dérivé du C comportant certaines extensions et un ensemble de fonctions spécifiques (API : Interface de Programmation d'Applications).
Il est géré par le « Kronos Group ». Celui-ci se définit comme un consortium industriel à but non lucratif établissant des normes ouvertes pour l'accélération à base de calculs parallèles, pour la création de contenus graphiques et de médias dynamiques sur une grande variété de plates-formes et de périphériques. Tous les membres peuvent participer à l'élaboration des API. Ce consortium gère également un grand nombre d'autres standards comme OpenGL, OpenMax, OpenSL, OpenVG, OpenWF, WebGL...
OpenCL peut être utilisé dans des architectures hétérogènes comportant, par exemple, des unités centrales de traitements (CPU pour Central Processing Unit), des processeurs graphiques (GPU pour Graphics Processing Unit), des processeurs de type Cell (Cell Broadband Engine) ou des processeurs de traitement de signaux (DSP pour Digital Signal Processor).
Les CPU (généralistes) sont devenus multicœurs et leur nombre s'accroît au fil des années (4 cœurs sur un Intel Core i7). Les GPU (spécialisés et multicœurs) deviennent de plus en plus généralistes et sont capables de gérer autre chose que de l'affichage.
OpenCL est un modèle de programmation se plaçant à l'intersection de ces deux domaines. Il unifie et exploite de façon performante le parallélisme de ces architectures hétérogènes. Il peut s'intégrer sur des plates-formes mobiles embarquées (téléphones, tablettes) ou sur des calculateurs de haute performance. Il peut également s'interfacer avec des API graphiques comme OpenGL dans le but, par exemple, d'afficher les résultats en temps réel.
OpenCL étant un standard pour l'industrie, le code de l'application produite est facilement portable du système d'un constructeur vers un autre. Il fait en effet abstraction des spécificités de la couche matérielle.
En résumé, OpenCL permet d'écrire une seule et unique application, portable d'un système à l'autre, utilisant toutes les ressources hétérogènes de la machine hôte.
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Compléments
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3. Organisation typique d'une application OpenCL
Suivant le problème à traiter, il est nécessaire en premier lieu de définir la dimension du NDRange de manière à dimensionner l'architecture qui sera employée, c'est-à-dire le nombre de work-items et leur répartition en work-groups s'exécutant en parallèles.
Une application OpenCL suit l'organisation suivante (tableau 5 et figure 16).
Rappelons que l'application hôte empile une série de commandes. L'empilement de commandes est ordonné mais leur exécution peut être faite dans l'ordre ou le désordre au choix.
3.1 Partie 1 : découverte de l'environnement matériel
3.1.1 Informations sur les platforms
On récupère le nombre de platforms contenant des dispositifs OpenCL (Device) par la fonction suivante.
cl_int clGetPlatformIDs (cl_uint num_entries,
cl_platform_id *platforms,
cl_uint *num_platforms)
Le nombre de platforms maximum à trouver est donnée par num_entries. platforms correspond au tableau contenant les identifiants des platforms trouvées. num_platforms au nombre de platforms trouvées.
Les informations sur une platform sont récupérées via la fonction :
cl_int clGetPlatformInfo (cl_platform_id platform,
cl_platform_info param_name,
size_t param_value_size,
void *param_value,
size_t *param_value_size_ret)
platform est l'identifiant de la platform. param_name correspond à la constante spécifiant le type d'information à demander. param_value est une zone mémoire allouée destinée à recevoir l'information demandée. param_value_size est la taille maximum de cette zone mémoire et param_value_size_ret la taille réelle de l'information retournée.
Le type d'information pouvant être demandé est donné par le tableau 6.
On récupère les identifiants des devices présents dans la platform par la fonction qui suit :
cl_int...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - TSUCHIYAMA (R.), NAKAMURA (T.), IIZUKA (T.), ASAHARA (A.) - The OpenCL Programming Book. - (2010).
-
(2) - MUNSHI (A.), GASTER (B.), MATTSON (T.G.), FUNG (J.) - OpenCL Programming Guide. - ISBN-13: 978-0321749642 (2011).
-
(3) - GASTER (B.R.), KAELI (D.R.), HOWES (L.), MISTRY (P.) - Heterogeneous Computing With Opencl. - ISBN-13: 978-0123877666 (2011).
-
(4) - SCARPINO (M.) - Opencl in Action : How to Accelerate Graphics and Computations. - ISBN-13: 978-1617290176 (2011).
-
(5) - SURHONE (L.M.), TIMPLEDON (M.T.), MARSEKEN (S.F.) - OpenCL : Heterogeneity, Central Processing Unit, Graphics Processing Unit, Parallel Computing, C99, OpenAL, Khronos Group, SIGGRAPH, Radeon R700, GPGPU. - ISBN-13: 978-6130314125 (2010).
-
(6) - KIRK (D.), HWU (W.-M.W.) - Programming Massively Parallel Processors : A Hands-on Approach. - ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
OpenCL pour Nvidia http://www.nvidia.fr/object/cuda_opencl_new_fr.html
Nvidia Corporation Supercomputing with Tesla GPUs http://www.nvidia.com/object/tesla-supercomputing-solutions.html
Advanced Micro Devices, Inc. AMD OpenCL™ Zone https://www.amd.com/fr
Intel Corporation OpenCL SDK https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/opencl-sdk/overview.html
Khronos Group http://www.khronos.org/opencl/
WebCL http://www.khronos.org/webcl/
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GPU Technology Conference. Conférence annuelle sur le calcul par GPU et la visualisation et leur importance dans l'avenir des sciences et de l'innovation http://www.gputechconf.com
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