用於OpenCL的CUDA式工作流程

Question

OpenCL編程的典型示例工作流程似乎集中於字符串中的源代碼，傳遞給JIT編譯器，然後最終入隊（使用特定的內核名稱）;並且編譯結果可以被緩存 - 但是這對程序員來說是需要照顧的。

在CUDA中，代碼以非JIT方式編譯爲目標文件（與主機端代碼一起，但暫時忘記了這一點），然後在上下文中引用設備端函數入隊或參數等。

現在，我想要第二種工作流程，但使用OpenCL源代碼。也就是說，假設我有一些C主機端代碼my_app.c和一些OpenCL內核代碼在單獨的文件my_kernel.cl（爲了討論的目的是獨立的）。我希望能夠在my_kernel.cl上運行魔術命令，獲得my_kernel.whatever，鏈接或虛假鏈接以及my_app.o，並獲得二進制文件。現在，在my_app.c中，我希望能夠以某種方式將內核稱爲編譯OpenCL程序（或程序+內核名稱），即使它不是外部符號，也不會出現編譯錯誤。

這是支持嗎？使用nVIDIA的ICD還是與其他ICD一起使用？如果沒有，至少是這個支持的一些，比如說魔法內核編譯器+生成一個額外的頭文件或源代碼片段，用於編譯my_app.c？

Answer 1

調查SYCL，它提供了單一來源的C++ OpenCL。但是，尚未在每個平臺上提供。

https://www.khronos.org/sycl

Answer 2

已經有持續的努力，使CUDA樣的工作流程在TensorFlow，它使用SYCL 1.2 - 這是積極向上流。經由設備工廠

• 設備註冊（設備稱爲SYCL） - 在這裏完成：

  類似於CUDA，SYCL的方法需要下列步驟https://github.com/lukeiwanski/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/common_runtime/sycl

• 操作登記爲上述設備。爲了創建/端口的操作，您可以：
  • 再利用，因爲張量模塊徵的代碼有SYCL後端（看這裏：https://github.com/lukeiwanski/tensorflow/blob/opencl/adjustcontrastv2/tensorflow/core/kernels/adjust_contrast_op.cc#L416 - 我們只是部分專門用於SYCL設備的操作和調用已經實現了仿https://github.com/lukeiwanski/tensorflow/blob/opencl/adjustcontrastv2/tensorflow/core/kernels/adjust_contrast_op.h#L91 ;
  • 寫SYCL代碼 - 它已經做了FillPhiloxRandom - 見https://github.com/lukeiwanski/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/kernels/random_op.cc#L685
    • SYCL內核採用現代C++
    • 可以使用OpenCL的互操作性 - 多虧你可以寫純的OpenCL C內核代碼！ - 我覺得這一點是最貼近您

的工作流程是有點不同，因爲你沒有做的仿函數模板的顯式實例爲CUDA做https://github.com/lukeiwanski/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/kernels/adjust_contrast_op_gpu.cu.cc或任何.cu.cc文件（事實上​​，你不必添加任何新文件 - 避免與構建系統混亂）

以及這件事：https://github.com/lukeiwanski/tensorflow/issues/89;

TL; DR-CUDA可以創建「持久」指針，OpenCL需要通過緩衝區和訪問器。

Codeplay的SYCL編譯器（ComputeCpp）目前需要SPIR擴展的OpenCL 1.2--這些是Intel CPU，Intel GPU（Beignet工作正在進行中），AMD GPU（儘管較舊的驅動程序） - 其他平臺即將推出！

安裝說明可以在這裏找到：https://www.codeplay.com/portal/03-30-17-setting-up-tensorflow-with-opencl-using-sycl

我們的努力可以在我的TensorFlow的叉跟蹤：https://github.com/lukeiwanski/tensorflow（分公司開發/ eigen_mehdi）

徵使用的是：https://bitbucket.org/mehdi_goli/opencl（分支默認）

我們到達那裏！歡迎貢獻！ :)