1 异构盘算、GPGPU与OpenCL
OpenCL是前当一个通用的由很多公司和组织同共起发的多CPU\GPU\其他片芯 异构盘算（heterogeneous）的标准，它是跨平台的。旨在充分利用GPU壮大的并行盘算能力以及与CPU的协同任务，更高效的利用硬件高效的成完大规模的（尤其是并行度高的）盘算。在从前利用GPU对像图渲染行进减速的术技非常成熟，但是我们晓得GPU的片芯构结长擅大规模的并行盘算（PC级的GPU可能就是CPU的上万倍），CPU则长擅逻辑控制，因此不只范围与像图渲染，人们望希将这类盘算能力扩展到更多域领，所以这也被称为GPGPU（即通处用盘算处置的GPU）。
简略的说，我们的CPU不并合适盘算，它是多指令单数据流（MISD）的系体构结，更加长擅的是做逻辑控制，而数据处置基本是单流水线的，所以我们的代码for(i=0;...;i++)这类在CPU上要重复代迭的跑很多遍，但是你的显卡GPU则不是这样，GPU是典范的单指令多数据（SIMD）的系体构结，它不长擅逻辑控制，但是确切生天的向量盘算呆板，对于for(i=0;...;i++)这样的代码偶然只需要跑一遍，所以形图界世中那么多的顶点、段片才能速快的并行在显卡中渲染处置
GPU的晶体管可以到几十亿个，而CPU常通只有几个亿，
如上图是NVidia Femi100的构结，它有着大批的并行盘算单元。
所以人们就想如何将更多的盘算代码搬到GPU上，让他不知做rendering，而CPU只担任逻辑控制，这类一个CPU（控制单元）+几个GPU（偶然可能再加几个CPU）（盘算单元）的构架就是所谓的异构程编（heterogeneous），在这里面的GPU就是GPGPU。异构程编的远景和效率是非常振奋人心的，在很多域领，尤其是高并行度的盘算中，效率升提的数量级不是几倍，而是百倍千倍。
其实NVIDIA在很早就退出了利用其显卡的GPGPU盘算 CUDA构架，事先的影响是很大的，将很多盘算任务（学科盘算、像图渲染、游戏）的题问提高了几个数量级的效率，记得那时NVIDIA来浙大绍介CUDA，演示了实时的ray tracing、大批刚体的互相碰撞等例子，还是激昂了一下的，CUDA在现乎似经已展发到了5.0，而且是NVDIA主力推的通用盘算构架，但是CUDA大最的范围就是它只能应用N家自己的显卡，对于宽大的A卡用户力所不及。OpenCL则在以后应运而生，它由极大主流片芯商、作操系统、件软开辟者、学术机构、间中件提供者等公司合联起发，它最初由Apple提出起发标准，随后Khronos Group建立任务组，调协这些公司同共维护这套通用的盘算语言。Khronos Group听起来较比悉熟吧，像图绘制域领有名的软硬件接口API标准有名的OpenGL也是这个组织维护的，其实他们还维护了很多多媒体域领的标准，可能也是类似于Open***起名的（所以刚听到OpenCL的时候就在想它与OpenGl有啥系关），OpenCl没有一个特定的SDK，Khronos Group只是指定标准（你可以懂得为他们义定头文件），而详细的implementation则是由不同介入公司来做，这样你会现发NVDIA将OpenCL做了实现后即成到它的CUDA SDK中，而AMD则将其实现后放在所谓是AMD APP （Accelerated Paral Processing）SDK中,而Intel也做了实现，所以前目的主流CPU和GPU都支撑OpenCL构架，虽然不同公司做了不同的SDK，但是他们都遵照样同的OpenCL标准，也就是说原则上如果你用标准OpenCl头中义定的那些接口的话,应用NVIDIA的SDK编的程序可以跑在A家的显卡上的。但是不同的SDK会有针对他们片芯的特定扩展，这点类似于标砖OpenGL库和GL库扩展的系关。
OpenGL的现出使得AMD在GPGPU域领于终上赶头迎的NVIDIA，但是NVIDIA虽为OpenCL的一员，但是他们乎似更加重看自己的独门器武CUDA，所以N家对OpenCL实现的扩展也要比AMD少，AMD由于同时做CPU和GPU，还有他们的APU，乎似对OpenCL更来劲一些。
2.关于在GPU上写代码的那些事儿
OpenCL也是通过在GPU上写代码来减速，只不过他把CPU、GPU、其他什么片芯给一统封装了起来，更高了一层，对开辟者也更友爱。说到这里忽然很想赘述一些在GPU上写代码的那些历史。。
其实最开始显卡是不存在的，最早的形图处置是放在CPU上，后来现发可以再主板上放一个独自的片芯来减速形图绘制，那时还叫像图处置单元，直到NVIDIA把这西东做强做大，并且第一给它改了个NB的称谓，叫做GPU，也叫像图处置器，后来GPU就以比CPU高几倍的速度增加性能。
开始的时候GPU不能程编，也叫定固线管的，就是把数据按照定固的路通走完
和CPU样同作为盘算处置器，牵强附会就出来了可程编的GPU，但是那时候想在GPU上程编可不是轻易的事，你只能应用GPU编汇来写GPU程序，GPU编汇？听起来就是很高等的儿意玩，所以那时应用GPU绘制很多特殊效果的能技只握掌在多数形图工程师身上，这类式方叫可程编线管。
很快这类桎桍被攻破，GPU上的高等程编语言生诞，在事先更先进的一些显卡上（记忆中应该是3代显卡开始吧），像C一样的高等语言可以使程序员更加轻易的往GPU写代码，这些语言代表有nvidia和微软起一创作的CG，微软的HLSL，openGl的GLSL等等，在现它们也常通被称为高等着色语言（Shading Language），这些shader前目经已被泛广应用于我们的各种游戏中。
在应用shading language的过程当中，一些科研人员现发很多非形图盘算的题问（如数学、物理域领的并行盘算）可以伪装成形图题问利用Shading Language实在现GPU上盘算，而这结果是在CPU上跑速度的N倍，人们又有了新的法想，想着利用GPU这类性能去处理全部大批并行盘算的题问（不只形图域领），这也叫做通处用置的GPU（GPGPU），很多人试尝这样做了，一段时间很多论文在写怎样怎样利用GPU算了哪个东东。。。但是这类任务都是伪装成形图处置的情势做的，还没有一种然天的语言来让我们在GPU上做通用盘算。这时又是NVIDIA带来了改革，09年前后推出的GUDA构架，可以让开辟者在他们的显卡上用高等语言编写通用盘算程序，一时CUDA热了起来，直到在现N卡都印着大大的CUDA logo，不过它的范围就是硬件的制约。
OpenCL则突破了硬件的壁垒，试图在全部支撑的硬件上搭建起通用盘算的协同平台，不管你是cpu还是gpu通通等量齐观，都能行进盘算，可以说OpenCL的意思在于模糊了主板上那两种要重处置器的界限，并使在GPU上跑代码变得更轻易。
3 OpenCL构架
3.1 硬件层：
面上说的都是关于通用盘算以及OpenCL是什么，面下就提纲挈领的把OpenCL的构架总结一下：
以下是OpenCL硬件层的抽象
它是一个Host（控制处置单元，常通由一个CPU担负）和一堆Computer Device（盘算处置单元，常通由一些GPU、CPU其他支撑的片芯担负），其中Compute Device切分红很多Processing Element（这是立独介入单数据盘算的最小单元，这个不同硬件实现都不一样，如GPU可能就是其中一个Processor，而CPU多是一个Core，我猜的。。因为这个实现对开辟者是藏隐的），其中很多个Processing Element可以构成组为一个Computer Unit，一个Unit内的element之间可以便利的同享memory，也只有一个Unit内的element可以实现同步等作操。
3.2 内存构架
其中Host有自己的内存，而在compute Device上则较比复杂，首先有个常量内存，是全部人能用的，常通也是问访最快的但是最少稀的，然后每一个element有自己的memory，这是private的，一个组内的element有他们共用的一个local memery。仔细分析，这是一个高效优雅的内存组织式方。数据可以沿着Host-》gloabal-》local-》private的道通动流（这其中可能逾越了很多个硬件）。
3.3件软层面的构成
这些在SDK中都有对应的数据型类
setup关相：
Device：对应一个硬件（标准中别特明说多core的CPU是一个个整Device）
Context：环境上下文，一个Context包括几个device（单个Cpu或GPU），一个Context就是这些device的一个系联纽带，只有在一个Context上的那些Device才能彼此流交任务，你的呆板上可以同时存在很多Context。你可以用一个CPu建创context，也可以用一个CPU和一个GPU建创一个。
Command queue：这是个给每一个Device提交的指令序列
内存关相：
Buffers：这个好懂得，一块内存
Images：毕竟并行盘算大多数的应用远景在形图像图上，所以原生带有几个型类，表现各种维度的像图。
gpu代码行执关相：
Program：这是全部代码的合集，可能包括Kernel是和其他库，OpenCl是一个态动编译的语言，代码编译后生成一个间中文件（可实现为虚拟机代码或者编汇代码，看不同实现），在应用时连接进入程序读入处置器。
Kernel：这是在element跑的核函数及其参数组和，如果把盘算设备看作好多人同时为你做一个情事，那么Kernel就是他们每一个人做的那个情事，这个情事每一个人都是样同的做，但是参数多是不同的，这就是所谓的单指令多数据系体。
WorkI tem：这就是代表硬件上的一个Processing Element，最基本的盘算单元。
同步关相：
Events：在这样一个分布式盘算的环境中，不同单元之间的同步是一个大题问，event是用来同步的
他们的系关如下图
面上就是OpenCL的入门绍介，其实说实话在10年右左就跟踪过GPGPU关相的西东，那时很多关相术技还存在于实验室，后来的CUDA现出后，也激昂过，学习过一阵，不过CUDA适度依赖于特定硬件，业产应用远景不并好，只能做做工程实验，你总不能让用户装个游戏的同时，让他便顺换个高配的N卡吧。所以一度也对这个域领不太感兴趣，近来看到OpenCL的现出，现发可能这个构架还是有很好的应用远景的，也是多众厂商前目协力力推的一个西东。想想一下一个代迭10000次的for循环一遍过，还是很激昂的一件事。
在游戏域领，OpenCL经已有了很多功成的实际，乎似EA的F1就经已应用了OpenCL，还有一些做洋海的lib应用OpenCL（海面水波的FFT运算在从前是非常慢的），另外还有的库索性利用OpenCL去直接修改现有的C代码，减速for循环等，甚至还有OpenCl本版的C++ STL，叫thrust，所以我得觉OpenCL可能会真正的给我们带来些什么~
以下是一些关于OpenCL较比要重的资源：
http://www.khronos.org/opencl/ 组织的主页
https://developer.nvidia.com/opencl N家的主页
http://developer.amd.com/resources/heterogeneous-computing/opencl-zone/ A家的主页
http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.2/docs/man/xhtml/ 标准的reference
http://developer.amd.com/wordpress/media/2012/10/opencl-1.2.pdf 必看 最新的1.2本版标准
http://www.khronos.org/assets/uploads/developers/library/overview/opencl-overview.pdf 必看，入门的review
http://www.kimicat.com/opencl-1/opencl-jiao-xue-yi 一个学教网站
文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录： 刹车失灵
有一个物理学家，工程师和一个程序员驾驶着一辆汽车行驶在阿尔卑斯山脉 上，在下山的时候，忽然，汽车的刹车失灵了，汽车无法控制地向下冲去， 眼看前面就是一个悬崖峭壁，但是很幸运的是在这个悬崖的前面有一些小树 让他们的汽车停了下来， 而没有掉下山去。 三个惊魂未定地从车里爬了出来。
物理学家说， “我觉得我们应该建立一个模型来模拟在下山过程中刹车片在高 温情况下失灵的情形”。
工程师说， “我在车的后备厢来有个扳手， 要不我们把车拆开看看到底是什么 原因”。
程序员说，“为什么我们不找个相同的车再来一次以重现这个问题呢？”
http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/05/03/3057400.html