Инициализировать подготовку вычислений:
int gpu = 1;
clGetDeviceIDs(NULL, gpu ? CL_DEVICE_TYPE_GPU : CL_DEVICE_TYPE_CPU, 1, &device_id, NULL);
cl_context context = clCreateContext(0, 1, &device_id, NULL, NULL, &err);
cl_command_queue commands = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, &err);
На этом этапе можно выбрать где будут производиться вычисления, на основном процессоре или на GPU. Для отладки удобнее основной процессор, окончательные расчеты быстрее на GPU.
Подготовить данные
#define DATA_SIZE 1024
cl_uint *data = (cl_uint*)malloc(sizeof(cl_uint) * DATA_SIZE);
cl_uint *results = (cl_uint*)malloc(sizeof(cl_uint) * DATA_SIZE);
Загрузить данные и программу из основной памяти в GPU
cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, (const char **) & KernelSource, NULL, &err);
clBuildProgram(program, 0, NULL, NULL, NULL, NULL);
cl_kernel kernel = clCreateKernel(program, "primes", &err);
cl_mem output = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(cl_uint) * count, NULL, NULL);
clEnqueueWriteBuffer(commands, input, CL_TRUE, 0, sizeof(cl_uint) * count, data, 0, NULL, NULL);
clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &output);
clGetKernelWorkGroupInfo(kernel, device_id, CL_KERNEL_WORK_GROUP_SIZE, sizeof(local), &local, NULL);
Запустить вычисления на GPU и дождаться их завершения
global = DATA_SIZE;
clEnqueueNDRangeKernel(commands, kernel, 1, NULL, &global, &local, 0, NULL, NULL);
clFinish(commands);
Загрузить результаты обратно из GPU в основную память
clEnqueueReadBuffer( commands, output, CL_TRUE, 0, sizeof(cl_uint) * count, results, 0, NULL, NULL );
Освободить данные
free(data);
free(results);
clReleaseMemObject(input);
clReleaseMemObject(output);
clReleaseProgram(program);
clReleaseKernel(kernel);
clReleaseCommandQueue(commands);
clReleaseContext(context);
Как можно видеть, процесс довольно-таки громоздкий, но оно того стоит. Для примера, проверка простоты 250000 чисел заняла на процессоре Core i5 около 6 секунд. И всего лишь 0.5 секунд заняло выполнение вышеприведенного кода на встроенной видеокарте. Для дешевого нетбука с процессором Intel Atom этот же код выполнялся 34 секунды на основном процессоре, и 6 секунд на GPU. Т.е. разница весьма прилична.
Разумеется, еще раз стоит повторить, что “игра стоит свеч” лишь в том случае, если задача хорошо распараллеливается на небольшие блоки, в таком случае выигрыш будет заметен.
