OpenCLに対応するデバイスの列挙(C言語・Mathematica)


GPUをグラフィック処理ではなく汎用計算に利用しようというGPGPUのためには、CUDAかOpenCLを利用するのが一般的です。NVIDIA的には、CUDAはGPGPUの開発環境であり、プログラミング言語としてC for CUDAかOpenCLを選べる、つまりCUDAはOpenCLの上位概念らしいのですが、一般にはCUDAとOpenCLは対立するものとして認識されているような気がします。

CUDAはNVIDIAのGPUにしか対応していないのに対して、OpenCLはNVIDIAのGPUとAMDのGPU、IntelとAMDのCPUにも対応しているので便利です(対応していないGPUやCPUもあります)。

IntelのCPUとHD GraphicsでOpenCLを利用できるようにする、Intel SDK for OpenCL Applicationsの新版(2013)が出たので、ちょっと使ってみます。

OpenCLに対応したデバイスを列挙することで、複数のデバイスに対応しているというOpenCLの特徴を確認してみましょう。規格で定まっているわけではないようですが、複数のOpenCL環境をインストールしているときには、複数のOpenCLプラットフォームがOpenCLのAPIから認識できるようになるようです(後述の参考書p.71)。

実行するためには、以下のいずれかが必要です。

4844331728開発は、WindowsとGNU/Linux、Macのいずれでも可能です。株式会社フィックスターズ『OpenCL入門 1.2対応 マルチコアCPU・GPUのための並列プログラミング』(インプレスジャパン, 改訂新版, 2012)サポートサイト)などを参考にすると、開発環境を比較的簡単に構築できます。(参考:Visual Studio + Intel SDK for OpenCL

適当な開発環境を用意したら、以下のプログラムをビルド・実行します(RSSリーダーでは見られないかもしれません)。

OpenCLの実装は複数のプラットフォームを認識できるものになっているので、上のコードでは、プラットフォームを列挙しつつ、各プラットフォームが持つデバイスを列挙しています。

私のデスクトップPCでの実行結果はこんな感じです。プラットフォーム毎にデバイスが1つあるというわかりやすい構成です。

Platform: NVIDIA CUDA
CL_PLATFORM_VERSION: OpenCL 1.1 CUDA 4.2.1

  Device: GeForce GTX 580
  CL_DEVICE_VERSION: OpenCL 1.1 CUDA
------------------------------------------------------------------------------
Platform: Intel(R) OpenCL
CL_PLATFORM_VERSION: OpenCL 1.2

  Device: Intel(R) Core(TM) i7 CPU         950  @ 3.07GHz
  CL_DEVICE_VERSION: OpenCL 1.2 (Build 63463)
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私のノートPCでの実行結果はこんな感じです。2番目のプラットフォームにはデバイスが2つあり、そのうち1つは1番目のプラットフォームのデバイスと同じという、わかりにくい構成になっています。

Platform: AMD Accelerated Parallel Processing
CL_PLATFORM_VERSION: OpenCL 1.2 AMD-APP (923.1)

  Device:       Intel(R) Core(TM) i7-3612QM CPU @ 2.10GHz
  CL_DEVICE_VERSION: OpenCL 1.2 AMD-APP (923.1)
------------------------------------------------------------------------------
Platform: Intel(R) OpenCL
CL_PLATFORM_VERSION: OpenCL 1.2

  Device:       Intel(R) Core(TM) i7-3612QM CPU @ 2.10GHz
  CL_DEVICE_VERSION: OpenCL 1.2 (Build 63463)

  Device: Intel(R) HD Graphics 4000
  CL_DEVICE_VERSION: OpenCL 1.1
------------------------------------------------------------------------------

プラットフォームについて得られる情報は、http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.0/docs/man/xhtml/clGetPlatformInfo.htmlにまとまっています。

デバイスについて得られる情報は、http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.0/docs/man/xhtml/clGetDeviceInfo.htmlにまとまっています。

Mathematicaなら、すべての情報を以下の2行で得られて便利です(参考:OpenCLInformation)。

Needs["OpenCLLink`"]
OpenCLInformation[]

Visual Studio + Intel SDK for OpenCL


IntelのCPUおよびHD GraphicsでOpenCLを利用するためのIntel SDK for OpenCL Applicationsの新版(2013)が出ました。

Windows上でのOpenCL開発には、Visual Studioを使うのが簡単です。手元のVisual Studioで試したところ、

Visual Studio 2010 Professional
高価なのが問題のVisual Studio 2010 Professionalが最も簡単でした。Visual Studio 2010 Professionalをインストールした後でSDKをインストールすると、OpenCL専用のプロジェクトを作成できるようになり、そのプロジェクトの中でCのコードを書いて、そのままビルド・実行することができました。
Visual Studio Express 2012 for Windows Desktop
無料で使えるVisual Studio Express 2012 for Windows Desktopはちょっと面倒でした。Visual Studio Express 2012 for Windows Desktopをインストールした後でSDKをインストールするときには、「Integrate with Visual Studio 2012 Software」は無効にした方がよいようです。デフォルトは有効ですが、そのままではSDKをインストールできませんでした。OpenCL専用のプロジェクトは作れませんが、ふつうのWin32コンソールアプリケーションを作成して、以下の準備をすることで、ビルド・実行できました。

  1. Cのコードを書く。
  2. プロジェクトのプロパティ→構成プロパティ→C/C++→追加のインクルード ディレクトリの欄に「$(INTELOCLSDKROOT)\include\」と入力する。
  3. リンカー→全般→追加のライブラリ ディレクトリの欄に「$(INTELOCLSDKROOT)\lib\x86\」と入力する。
  4. 入力→追加の依存ファイルの欄に「OpenCL.lib」と入力する。

ちなみに、Intel SDKではなくCUDA Toolkitを使う場合、追加のインクルード ディレクトリは「$(CUDA_PATH)include」、追加のライブラリ ディレクトリは「$(CUDA_PATH)lib\Win32」などになります。

Visual C++ 2010 Express
無料で使えるVisual C++ 2010 Expressはだめでした。上述のExpress 2012と同様にSDKをインストールしてプロジェクトのプロパティを設定しても、ビルドすることができませんでした。(SP1が入っていなかったのが原因かもしれませんが、SP1を入れようとしてもエラーが発生してだめでした。2012があるので、それ以上追求せずにあっさりあきらめました。)

4844331728株式会社フィックスターズ『OpenCL入門』(インプレスジャパン, 改訂新版, 2012)を参考にしました。

適当なサンプルを後で紹介します。

マンデルブロ集合をOpenCLで描く(Mathematica)


CUDAを使ってマンデルブロ集合の描画を3桁速くする方法を以前紹介したのですが、同じことをOpenCLでやってみます。NVIDIAのGPUを搭載していないノートPCを使うことが多くなった自分用のメモでもあります。書き換え方は、OpenCLLink プログラミングで紹介されています。

書き換えたコードは以下の通りです(RSSリーダーでは表示されないかもしれません)。

最初に作成したコードをCore i7-3612QM 2.1GHz上で実行するのと比べて、ここで作成したコードをIntel HD Graphics 4000上で実行すると、3桁くらい速くなります。

Manipulateを使ってインタラクティブに描くコードは以下の通りです(RSSリーダーでは表示されないかもしれません)。

似たような話がMathematicaのマニュアルにも載っていますが、ここで書いたコードなら、描画の中心もインタラクティブに変わります。

realtime