CUDAとOpenCL開発環境の根本的な違い

これから導入しようとしている方も参考になるかな？
とりあえず自分の覚え書き程度にまとめておきます。


今までCUDAとOpenCL環境ってほぼ同じかと思っていました。


そもそも、OpenCLとはいろいろな企業や団体が共通した言語ライブラリを使用しようじゃないか！ということで生まれた言語ライブラリ　※一部訂正
無論、「C++使えば良いじゃんw」　そう思われがちですが、コレには深いわけがあります。

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近年のコンピュータ事情において更なるCPUの高速化を目指した結果、１CPUあたり複数コアを搭載した製品が登場することになった。
もちろん、CPUだけではなくGPUもその一つである。
Intelで言えばPentium4時代、CoreDuo世代と徐々に進化をし続けてきたが、基本的にはコア数が増えただけで実際に浮動小数点演算能力は今日のCorei5やi7まで来たところでそう大きい変化はない。

しかし、”時代”というものは不幸なもので次から次へと高度な処理環境を求めることとなった。
そんな中、NVIDIA社が公開したのがCUDAと呼ばれる技術である（環境ともいえる）

これは、Graphic Processing Unit （通称：グラフィックカード　以下、GPU）のいわば中央処理演算部に当たるGPUコアに、映像処理のみならず様々な処理を行わせようという取り組みである。
今日のGPU市場は更なる複雑な3D処理や画像処理を行うために日々飛躍的な進歩を遂げている。そのためか、GPU1プロセッサにはストリーミング・マルチプロセッサ（SM）という”コア”が複数個の構成で存在しており、そのSMと呼ばれるコア自体には”レジスタ”と呼ばれる非常に高速なメモリを搭載している。

つまり、1命令で例えば10個SMが存在していれば10通りの処理が行えると言うことである（厳密には違うが・・・）

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前置きはこのくらいにしておいて・・・

クラスタ処理・マルチスレッド処理を代表する”並列処理”においては、現状どうしても専門的なプログラムが必要となる。

しかし、もしもこれが統一化されたプログラムだったら？

そう。GPUに限らず、PS3にも搭載しているCELLプロセッサのように、1プロセッサ中に複数個コアが搭載しているような環境さえあれば、プログラムをそのまま移植することだってできる。

つまり要約すると

大きくアーキテクチャの違いさえ無ければ、製品どころかメーカーさえ異なったところで容易に移植できてしまう。

もしも新システムを導入するにあたって、現在使用しているプログラムをそのまま移植できたらどれだけ楽なことか！


そこで登場したのが、このOpenCLという規格なのです。

良いですね～

応用すれば、複数コアどころか、複数台を組み合わせてクラスタ演算なんてのもできる！



で、タイトルの本題ですが・・・・

今までNVIDIAがCUDAをリリースする度に、OpenCLのライブラリも一緒に公開されていたので、てっきりnvccコンパイラを使うのかと思ってました。

実は違うんですね～

外部ライブラリの参照と、リンカの参照設定を行うだけで、あとはC++コンパイラ（GCCコンパイラなど）でそのまま突き進めることができるんですねw

つくづく自分が馬鹿だな～っと感じましたよw

今までコンパイルはできるが、リンカが死んでいてどうしても先に進まなかったんですね。

関連書籍を読みながら設定してみると、案外こんな初歩的な設定で全てが解決w
ふぅ・・・・

今日はそんなわけで、どっと疲れましたwww



8月1日ですね。

個人的にリミットとしては、15日までには元のCファイルからCLへと書き替えを行いたいと思っています。

しかし、どこかにリファレンスガイドが落ちていないかと探しているんですが、やはり書籍を参考にするしかないんでしょうかね～・・・・

デバイスメモリの確保の仕方さえ分かれば、あとは楽なんだけど（笑）