OpenCL 未来发展趋势：探索不断演变的并行编程格局 (opencl.dll丢失怎么办)

OpenCL（开放计算语言）是一种异构计算API，使开发人员能够利用各种并行计算设备（例如GPU、FPGA和CPU）的强大功能。自其首次发布以来，OpenCL已经取得了长足的发展，未来的趋势表明它在并行编程中将继续发挥重要作用。

1. 跨平台兼容性的增强

OpenCL的一个关键优势是其跨平台兼容性，允许开发人员在广泛的设备和操作系统上部署其代码。随着越来越多的平台采用OpenCL，未来的趋势将侧重于进一步增强跨平台兼容性，从而简化开发人员在不同架构和操作系统之间移植应用程序的过程。

---

GPGPU编程技术：从GLSL、CUDA到OpenCL图书目录

《GPGPU编程技术：从GLSL、CUDA到OpenCL》是一本详尽介绍图形处理器编程技术的指南，它旨在帮助读者理解和利用GPU的强大计算能力。 本书首先从概述开始，解释了图形处理器的发展历程和其在计算机图形中的核心作用。 1.1节深入探讨了着色语言，特别是GLSL，它是图形流水线编程的基础。 GLSL允许程序员编程控制图形处理器的并行计算，实现了统一着色器模型。 书中还介绍了CUDA和OpenCL，这两种流行的GPGPU语言，它们各自的优势和适用场景。 选择GPGPU技术的原因在于其能将桌面变成小型超级计算机，利用GPU的并行计算能力。 同时，章节1.5中详细阐述了并行计算模型SIMD，数据传输瓶颈，以及GPGPU算法设计的关键要素。 在硬件和软件需求部分，读者会了解到所需的最低配置，包括安装OpenGL的步骤。 以离散卷积为例，本书展示了如何用GPGPU技术进行基础实践。 第二章深入研究GLSL，包括OpenGL的安装和开发环境，以及如何编写和理解OpenGL程序的图形流水线。 随后章节介绍CUDA，展示了其在经典GPGPU技术中的应用和优化实践。 本书不仅仅限于CUDA，还涵盖了OpenCL，一种跨平台的解决方案，为读者提供了更多选择。 附录和参考文献为深入学习提供了丰富的资源。

GPGPU编程技术：从GLSL、CUDA到OpenCL内容简介

GPGPU编程技术是一门利用图形处理器执行通用计算的领域，本书《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》深入剖析了这一技术。 首先，它介绍了基于OpenGL和GLSL的经典方法，这是一种使用高级 shading language (GLSL) 进行GPU编程的基础。 GLSL是OpenGL的扩展，专为GPU设计，让开发者能够编写处理图形和计算任务的程序。 其次，书中详细讲解了NVIDIA的CUDA架构，CUDA是CUDA C的缩写，它为NVIDIA GPU提供了强大的并行编程环境。 通过CUDA，开发者可以利用GPU的强大计算能力进行科学计算和大规模数据处理。 CUDA教程涵盖了从环境配置、基础语法到高级编程技巧的全面内容。 跨平台的解决方案，如OpenCL，也在本书中占有重要地位。 OpenCL是一种开放标准，它允许开发者编写可在多种GPU和CPU上运行的代码，极大地扩展了GPGPU技术的应用范围。 作者在书中不仅讲解了OpenCL的基本原理，还提供了在不同平台上优化代码的实用建议。 《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》不仅仅是一本技术手册，它还包含了从初级到高级的全面学习路径，以及针对可能出现的挑战提供了解决方案。 作者力求紧跟2011年当时的最新技术发展趋势，为读者提供了一个全面且实用的学习和研究工具。

用OPencl 或者驱动 编程获得AMD的GPU使用率内存等信息

区别是是否支持OpenCLOpenCL全称Open Computing Language，开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。总的来说，OpenCL对普通用户来说无用，可无视运行驱动精灵，按提示操作，会给你装最合适的驱动

Corel draw 2018！如何使用gpu

CDR和GPU有何关系? GPU主板上的硬件.可以在电脑主板上或在BIOS中开启. 并不是在软件中开启GPU图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。 显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 功能作用显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。 某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。 时下的GPU多数拥有2D或3D图形加速功能。 如果CPU想画一个二维图形，只需要发个指令给GPU，如“在坐标位置（x, y）处画个长和宽为a×b大小的长方形”，GPU就可以迅速计算出该图形的所有像素，并在显示器上指定位置画出相应的图形，画完后就通知CPU “我画完了”，然后等待CPU发出下一条图形指令。 有了GPU，CPU就从图形处理的任务中解放出来，可以执行其他更多的系统任务，这样可以大大提高计算机的整体性能。 GPU会产生大量热量，所以它的上方通常安装有散热器或风扇。 GPU是显示卡的“大脑”，GPU决定了该显卡的档次和大部分性能，同时GPU也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。 2D显示芯片在处理3D图像与特效时主要依赖CPU的处理能力，称为软加速。 3D显示芯片是把三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也就是所谓的“硬件加速”功能。 显示芯片一般是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。 时下市场上的显卡大多采用NVIDIA和 AMD-ATI 两家公司的图形处理芯片。 GPU已经不再局限于3D图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能，如此强悍的“新星”难免会让CPU厂商老大英特尔为未来而紧张， NVIDIA和英特尔也经常为CPU和GPU谁更重要而展开口水战。 GPU通用计算方面的标准目前有OpenCL、CUDA、ATI STREAM。 其中，OpenCL(全称Open Computing Language，开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景，AMD-ATI、NVIDIA时下的产品都支持OPEN CL。 1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年 4月 ATi发布了 Mach32 图形卡集成了图形加速功能，1998年 4月 ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者，但那时候这种芯片还没有GPU的称号，很长的一段时间ATI都是把图形处理器称为VPU，直到AMD收购ATI之后其图形芯片才正式采用GPU的名字。 NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。 从此NV显卡的芯就用这个新名字GPU来称呼。 GPU使显卡削减了对CPU的依赖，并实行部分原本CPU的工作，更加是在3D图形处理时。 GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图与顶点混合、纹理压缩及凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术能够说是GPU的标志。 工作原理简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L（Transform AND Lighting，多边形转换和光源处理）的显示芯片，由于T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置与处理动态光线效果，也能称为“几何处理”。 一个好的T&L单元，能提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓软件T&L)，因为CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理和输入响应等非3D图形处理工作，所以在实际运算的时候性能会大打折扣，一般出现显卡等待CPU数据的情况，CPU运算速度远跟不上时下复杂三维游戏的要求。 即使CPU的工作频率超出1GHz或更高，对它的帮助也不大，因为这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。 产品区别GPU在几个主要方面有别于DSP(Digital Signal Processing，简称DSP，数字信号处理)架构。 其所有计算均使用浮点算法，而且此刻还没有位或整数运算指令。 此外，由于GPU专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。 此外，没有任何间接写指令。 输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。 这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。 最后一点，不同碎片的处理过程间不允许通信。 实际上，碎片处理器是一个SIMD数据并行执行单元，在所有碎片中独立执行代码。 尽管有上述约束，但是GPU还是可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。 虽然概念简单，但新用户在使用GPU计算时还是会感到迷惑，因为GPU需要专有的图形知识。 这种情况下，一些软件工具可以提供帮助。 两种高级描影语言CG和HLSL能够让用户编写类似C的代码，随后编译成碎片程序汇编语言。 Brook是专为GPU计算设计，且不需要图形知识的高级语言。 因此对第一次使用GPU进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。 Brook是C语言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的简单数据并行编程构造。 经 GPU存储和操作的数据被形象地比喻成“流”（stream），类似于标准C中的数组。 核心（Kernel）是在流上操作的函数。 在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。 Brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。 Brook还完全隐藏了图形API的所有细节，并把GPU中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。 用Brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。 利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速缓存、SSE汇编优化Pentium 4执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。 对GPU计算感兴趣的用户努力将算法映射到图形基本元素。 类似Brook这样的高级编程语言的问世使编程新手也能够很容易就掌握GPU的性能优势。 访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。 识别软件说起处理器识别工具CPU-Z，其知名度和必备度无需赘言。 硬件网站时下又给我们提供了一个类似的工具，用于显卡识别的“GPU-Z”。 这是TechPowerUp发布的专业显卡识别工具。

CUDA和OpenCL有什么区别？

在并行计算的世界里，CUDA和OpenCL如同DirectX与OpenGL的亲兄弟，一个代表着深度绑定与专有技术（NVIDIA的CUDA），另一个则以开放标准的身份引领跨平台革命（OpenCL）。 两者的目标一致，但路径截然不同。

首先，CUDA的专属性使其成为NVIDIA GPU的独享平台。 它提供了一整套完善的开发工具包，如CUDA Toolkit、强大的cuFFT、cuBLAS等库，以及NVCC编译器的PTX代码生成和离线编译，使得开发者能够更轻松地利用NVIDIA的GPU进行并行计算。 相比之下，OpenCL的开放性使其拥有更广泛的适用范围，无论AMD、Intel、ARM还是CPU，OpenCL都能提供一个通用的编程模型，支持异构计算，这是CUDA所无法比拟的。

开发者友好度方面，CUDA凭借其丰富的工具和成熟度赢得了更多开发者的心。 然而，OpenCL在跨平台支持和通用性上的优势使其在科学计算等领域备受青睐，特别是在那些需要兼容多种硬件的国家实验室中，OpenCL是首选的解决方案。

然而，市场地位上，CUDA作为NVIDIA的主力产品，通过在特定领域的推广，如科学计算、生物、金融等行业占据了主导。 OpenCL虽然作为开放标准，但由于缺乏大公司推动，市场占有率上略显逊色。 这不禁让人想起DirectX和OpenGL之间的竞争格局，公司力量的驱动与标准制定者之间的微妙平衡。

随着独立显卡市场的变迁，新一代处理器架构的革新（如AMD的GCN、Intel的Sandy Bridge和Ivy Bridge），以及SIMD编程模型的兴起（如Intel的ISPC），未来并行计算的前景充满未知。 CUDA和OpenCL能否继续引领潮流，或者会有新的编程模型崭露头角，这都是值得我们期待的。 毕竟，技术的革新总是源于不断的探索和创新。

---

---

相关标签： OpenCL、 opencl.dll丢失怎么办、 探索不断演变的并行编程格局、 未来发展趋势、

上一篇：深入了解AssemblyInfo文件程序集元数据的宝

下一篇：OpenCL与异构计算的协同作用释放CPU和GPU的