如何調(diào)用gpu參與運(yùn)算

cuda或者rocm，想要跨平臺(tái)就用opengl的計(jì)算著色器。opencl不建議用，那東西是給fpga用的，在gpu上性能比不上cuda/rocm，跨平臺(tái)比不上opengl

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GPU計(jì)算和GPU通用計(jì)算的區(qū)別

GPU的并行能力十分強(qiáng)大，這和它先天的結(jié)構(gòu)體系有關(guān)。我們覺得，這么強(qiáng)大并行計(jì)算能力，只用在圖形領(lǐng)域，實(shí)在太浪費(fèi)了。所以，GPU通用計(jì)算就將GPU的性能引向任何需要高密度計(jì)算的領(lǐng)域。

傳統(tǒng)的圖形API包括OpenGL和DirectX，這類API是用GPU來(lái)處理圖形的，其并行計(jì)算也是為了圖形計(jì)算的。而專用的并行計(jì)算API，就是OpenCL這樣的，我們可以讓GPU計(jì)算流體，模擬爆炸——這些計(jì)算都不是圖形計(jì)算。用OpenGL也可以做這些計(jì)算，但最終表現(xiàn)為一幅“圖片”，只不過這圖片不是美麗的圖片，而是一組計(jì)算結(jié)果映射為圖形矢量形成的雜亂無(wú)章的圖——這就是早先的GPU通用計(jì)算。

GPU計(jì)算可以用在很多方面，在異構(gòu)超級(jí)計(jì)算機(jī)中用得最為廣泛。GPU計(jì)算也可以用來(lái)為視頻轉(zhuǎn)碼……用處很多。

如何使用GPU

GPU是顯卡的核心器件，也稱圖像處理器。電腦中沒有顯卡，是無(wú)法使用的。顯卡有CPU內(nèi)置的核心顯卡，與獨(dú)立顯卡之分。

1、從題中細(xì)節(jié)推測(cè)，用戶電腦可能為CPU的核顯。因其性能較弱，需CPU協(xié)助處理視頻圖像數(shù)據(jù)。電腦整體硬件配置較低，播放1080p的視頻，要處理大量數(shù)據(jù)，CPU使用率自然會(huì)具高不下；

2、如果電腦配置不低，則可能為顯卡的“硬件加速”功能沒有打開，GPU偷懶了。實(shí)際使用的為CPU的軟解碼功能，也會(huì)使CPU使用率具高?？蓮娘@卡屬性管理器中，選中使用“硬件加速”功能，即可減輕CPU的壓力；

3、電腦中有獨(dú)立顯卡，通常是不會(huì)出現(xiàn)這種問題的。因獨(dú)立顯卡的硬件加速功能默認(rèn)打開的，GPU全力開工，處理視頻圖像數(shù)據(jù)。

GPU的浮點(diǎn)運(yùn)算能力為什么會(huì)如此恐怖？

要知道GPU本身就是從CPU演變而來(lái)的分支。原本奔騰4以前的時(shí)代，浮點(diǎn)運(yùn)算一直都是CPU在執(zhí)行，而今的系統(tǒng)和軟件發(fā)展，使得需求的硬件配置越來(lái)越高，將浮點(diǎn)運(yùn)算從CPU中分離出來(lái)，單獨(dú)作為一個(gè)單元管理，所謂GPU就是這么來(lái)的。\x0d\x0a由于CPU的任務(wù)繁多，除了3D顯示之外，還要做內(nèi)存管理、輸入響應(yīng)等非3D圖形處理工作，因此在實(shí)際運(yùn)算的時(shí)候性能會(huì)大打折扣，常常出現(xiàn)顯卡等待CPU數(shù)據(jù)的情況，其運(yùn)算速度遠(yuǎn)跟不上今天復(fù)雜三維游戲的要求。\x0d\x0aGPU相當(dāng)于專用于圖像處理的CPU，在處理圖像時(shí)它的工作效率遠(yuǎn)高于CPU，但是CPU是通用的數(shù)據(jù)處理器，在處理數(shù)值計(jì)算時(shí)是它的強(qiáng)項(xiàng)，它能完成的任務(wù)是GPU無(wú)法代替的，所以不能用GPU來(lái)代替CPU。\x0d\x0a將3D顯示部分的計(jì)算交給GPU去處理，讓CPU和GPU各司其職，可以大大提高整機(jī)運(yùn)行效率。

c# 如何使用gpu計(jì)算

如何通過編程將GPU用于通用計(jì)算任務(wù)

隨著現(xiàn)代圖形處理器(GPU)可編程能力及性能的提高，應(yīng)用開發(fā)商們一直希望圖形硬件可以解決以前只有通用CPU才能完成的高密集計(jì)算任務(wù)。盡管利用通用GPU進(jìn)行計(jì)算很有發(fā)展前景，但傳統(tǒng)圖像應(yīng)用編程接口仍然將GPU抽象成一個(gè)包括紋理、三角形和像素在內(nèi)的圖像繪制器。尋找一種能夠使用這些基本元素的映射算法并不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的操作，即便對(duì)最先進(jìn)的圖形開發(fā)商而言也是如此。

幸運(yùn)的是，基于GPU的計(jì)算從概念上講很容易理解，并且現(xiàn)有多種高級(jí)語(yǔ)言和軟件工具可以簡(jiǎn)化GPU的編程工作。但是，開發(fā)商必須首先了解GPU在圖像繪制過程中是如何工作的，然后才能確定可用于計(jì)算的各個(gè)組件。

在繪制圖像時(shí)，GPU首先接收宿主系統(tǒng)以三角頂點(diǎn)形式發(fā)送的幾何數(shù)據(jù)。這些頂點(diǎn)數(shù)據(jù)由一個(gè)可編程的頂點(diǎn)處理器進(jìn)行處理，該處理器可以完成幾何變換、亮度計(jì)算等任何三角形計(jì)算。接下來(lái)，這些三角形由一個(gè)固定功能的光柵器轉(zhuǎn)換成顯示在屏幕上的單獨(dú)“碎片(fragment)”。在屏幕顯示之前，每個(gè)碎片都通過一個(gè)可編程的碎片處理器計(jì)算最終顏色值。

計(jì)算碎片顏色的運(yùn)算一般包括集合向量數(shù)學(xué)操作以及從“紋理”中提取存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，“紋理”是一種存儲(chǔ)表面材料顏色的位圖。最終繪制的場(chǎng)景可以顯示在輸出設(shè)備上，或是從GPU的存儲(chǔ)器重新復(fù)制到宿主處理器中。

可編程頂點(diǎn)處理器和碎片處理器提供了許多相同的功能和指令集。但是，大部分GPU編程人員只將碎片處理器用于通用計(jì)算任務(wù)，因?yàn)樗ǔＬ峁└鼉?yōu)的性能，而且可以直接輸出到存儲(chǔ)器。

利用碎片處理器進(jìn)行計(jì)算的一個(gè)簡(jiǎn)單例子是對(duì)兩個(gè)向量進(jìn)行相加。首先，我們發(fā)布一個(gè)大三角形，其所包含的碎片數(shù)量和向量大小(容納的元素)相同。產(chǎn)生的碎片通過碎片處理器進(jìn)行處理，處理器以單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)的并行方式執(zhí)行代碼。進(jìn)行向量相加的代碼從存儲(chǔ)器中提取兩個(gè)待加元素，并根據(jù)碎片的位置進(jìn)行向量相加，同時(shí)為結(jié)果分配輸出顏色。輸出存儲(chǔ)器保存了向量和，這個(gè)值在下一步計(jì)算中可以被任意使用。

可編程碎片處理器的ISA類似于DSP或Pentium SSE的指令集，由四路SIMD指令和寄存器組成。這些指令包括標(biāo)準(zhǔn)數(shù)·運(yùn)算、存儲(chǔ)器提取指令和幾個(gè)專用圖形指令。

GPU與DSP的比較

GPU在幾個(gè)主要方面有別于DSP架構(gòu)。其所有計(jì)算均使用浮點(diǎn)算法，而且目前還沒有位或整數(shù)運(yùn)算指令。此外，由于GPU專為圖像處理設(shè)計(jì)，因此存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)際上是一個(gè)二維的分段存儲(chǔ)空間，包括一個(gè)區(qū)段號(hào)(從中讀取圖像)和二維地址(圖像中的X、Y坐標(biāo))。

此外，沒有任何間接寫指令。輸出寫地址由光柵處理器確定，而且不能由程序改變。這對(duì)于自然分布在存儲(chǔ)器之中的算法而言是極大的挑戰(zhàn)。最后一點(diǎn)，不同碎片的處理過程間不允許通信。實(shí)際上，碎片處理器是一個(gè)SIMD數(shù)據(jù)并行執(zhí)行單元，在所有碎片中獨(dú)立執(zhí)行代碼。

盡管有上述約束，但是GPU還是可以有效地執(zhí)行多種運(yùn)算，從線性代數(shù)和信號(hào)處理到數(shù)值仿真。雖然概念簡(jiǎn)單，但新用戶在使用GPU計(jì)算時(shí)還是會(huì)感到迷惑，因?yàn)镚PU需要專有的圖形知識(shí)。這種情況下，一些軟件工具可以提供幫助。兩種高級(jí)描影語(yǔ)言CG和HLSL能夠讓用戶編寫類似C的代碼，隨后編譯成碎片程序匯編語(yǔ)言。這些語(yǔ)言編譯器可以從Nvidia和微軟公司的網(wǎng)站免費(fèi)下載。盡管這些語(yǔ)言大大簡(jiǎn)化了描影匯編代碼的編寫，但實(shí)際應(yīng)用時(shí)仍然必須使用圖形API來(lái)建立并發(fā)布計(jì)算任務(wù)。

Brook是專為GPU計(jì)算設(shè)計(jì)，且不需要圖形知識(shí)的高級(jí)語(yǔ)言。因此對(duì)第一次使用GPU進(jìn)行開發(fā)的工作人員而言，它可以算是一個(gè)很好的起點(diǎn)。Brook是C語(yǔ)言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)并行編程構(gòu)造。

經(jīng)GPU存儲(chǔ)和操作的數(shù)據(jù)被形象地比喻成“流”(stream)，類似于標(biāo)準(zhǔn)C中的數(shù)組。核心(Kernel)是在流上操作的函數(shù)。在一系列輸入流上調(diào)用一個(gè)核心函數(shù)意味著在流元素上實(shí)施了隱含的循環(huán),即對(duì)每一個(gè)流元素調(diào)用核心體。Brook還提供了約簡(jiǎn)機(jī)制，例如對(duì)一個(gè)流中所有的元素進(jìn)行和、最大值或乘積計(jì)算。

Brook編譯器是一個(gè)源到源的編譯器，能夠把用戶的核心代碼映射成碎片匯編語(yǔ)言，并生成C++短代碼，從而鏈接到大型應(yīng)用中。這允許用戶只把應(yīng)用中的性能關(guān)鍵部分輸入Brook。Brook還完全隱藏了圖形API的所有細(xì)節(jié)，并把GPU中類似二維存儲(chǔ)器系統(tǒng)這樣許多用戶不熟悉的部分進(jìn)行了虛擬化處理。

用Brook編寫的應(yīng)用程序包括線性代數(shù)子程序、快速傅立葉轉(zhuǎn)換、光線追蹤和圖像處理。Brook的編譯器和實(shí)時(shí)運(yùn)行環(huán)境可以從網(wǎng)站上免費(fèi)獲取。

sourceforge.net網(wǎng)站也為許多此類應(yīng)用提供資源。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速緩存、SSE匯編優(yōu)化Pentium 4執(zhí)行條件下，許多此類應(yīng)用的速度提升高達(dá)7倍之多。

對(duì)GPU計(jì)算感興趣的用戶努力將算法映射到圖形基本元素。類似Brook這樣的高級(jí)編程語(yǔ)言的問世使編程新手也能夠很容易就掌握GPU的性能優(yōu)勢(shì)。訪問GPU計(jì)算功能的便利性也使得GPU的演變將繼續(xù)下去，不僅僅作為繪制引擎，而是會(huì)成為個(gè)人電腦的主要計(jì)算引擎。