C#通过OpenCL调用显卡GPU做高效并行运算

GPU的并行运算能力远超CPU,有时候我们会需要用到超大数据并行运算,可以考虑用GPU实现,这是一篇C#调用GPU进行运算的入门教程.

1: 下载相关的库:

https://sourceforge.net/projects/openclnet/

看起来已经N久没更新了, 不过没关系,这只是API声明和参数,opencl本身是有在更新的.

里面有源码也有DLL,可以引用DLL,也可以直接把源码添加到工程使用.(建议直接添加代码...)

*** 需要注意的是 ***:自己建立的工程有个默认的Program类,要改成别的名字,不然会和这里面一个同名的类冲突....

2:建立工程

打开VS建立一个C#控制台工程,Program类改名为MainProgram,添加OpenCL.Net源码引用

项目属性里改为[允许不安全代码]:

3:在MainProgram里声明引用:

using OpenCLNet;
using CL = OpenCLNet;

4:在项目里添加一个Extend类,内容如下

public static class Extend
{
	/// <summary>
	/// 取指针
	/// </summary>
	/// <param name="obj"></param>
	/// <returns></returns>
	public static unsafe IntPtr ToIntPtr(this int[] obj)
	{
		IntPtr PtrA = IntPtr.Zero;
		fixed (int* Ap = obj) return new IntPtr(Ap);
	}
}//End Class

5:在MainProgram把一段运行在GPU的代码放在C#的字符串里:

#region OpenCL代码
private static string CLCode = @"
__kernel void vector_add_gpu(__global int* src_a, __global int* src_b, __global int* res)
{
	const int idx = get_global_id(0);
	res[idx] =src_a[idx] + src_b[idx];
}

__kernel void vector_inc_gpu(__global int* src_a, __global int* res)
{
	const int idx = get_global_id(0);
	res[idx] =src_a[idx] + 1;
}
";
#endregion

6:选中一个设备

在大多数电脑上有1个CPU和2个GPU(集显,独显),有的电脑会有更多或者更少,这里需要选中一个

//获取平台数量
OpenCL.GetPlatformIDs(32, new IntPtr[32], out uint num_platforms);
var devs = new List<Device>();
//枚举所有平台下面的设备(CPU和GPU)
for (int i = 0; i < num_platforms; i++)
{
	//这里后面有个参数,是Enum,这里选择GPU,表示只枚举GPU,在没有GPU的电脑上可以选CPU,也可以传ALL,会把所有设备枚举出来供选择
	devs.AddRange(OpenCL.GetPlatform(i).QueryDevices(DeviceType.GPU));
}

//选中运算设备,这里选第一个其它的释放掉
var oclDevice = devs[0];

7:配置上下文

上下文用来描述CPU与运算设备之间的主从关系.

//根据配置建立上下文
var oclContext = oclDevice.Platform.CreateContext(
	new[] { (IntPtr)ContextProperties.PLATFORM, oclDevice.Platform.PlatformID, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero },
	new[] { oclDevice },
	(errInfo, privateInfo, cb, userData) => { },
	IntPtr.Zero
);

8:创建命令队列

opencl的命令要放到队列里,然后一次性调用执行方法等待执行完毕,它可以乱序执行,也可以顺序执行.如果你想等某命令执行完再继续,可以在中间加上栅栏(下面会讲)

//创建命令队列
var oclCQ = oclContext.CreateCommandQueue(oclDevice, CommandQueueProperties.PROFILING_ENABLE);

9:编译OpenCL代码,并引出两个Kernel

//定义一个字典用来存放所有核
var Kernels = new Dictionary<string, Kernel>();
#region 编译代码并导出核
var oclProgram = oclContext.CreateProgramWithSource(CLCode);
try
{
	oclProgram.Build();
}
catch (OpenCLBuildException EEE)
{
	Console.WriteLine(EEE.BuildLogs[0]);
	Console.ReadKey(true);
	throw EEE;
	//return null;
}
foreach (var item in new[] { "vector_add_gpu", "vector_inc_gpu" })
{
	Kernels.Add(item, oclProgram.CreateKernel(item));
}
oclProgram.Dispose();
#endregion

10:调用Kernel示例:

#region 调用vector_add_gpu核
{
	var A = new int[] { 1, 2, 3, 1722 };
	var B = new int[] { 456, 2, 1, 56 };
	var C = new int[4];
	//在显存创建缓冲区并把HOST的数据拷贝过去
	var n1 = oclContext.CreateBuffer(MemFlags.READ_WRITE | MemFlags.COPY_HOST_PTR, A.Length * sizeof(int), A.ToIntPtr());
	var n2 = oclContext.CreateBuffer(MemFlags.READ_WRITE | MemFlags.COPY_HOST_PTR, B.Length * sizeof(int), B.ToIntPtr());
	//还有一个缓冲区用来接收回参
	var n3 = oclContext.CreateBuffer(MemFlags.READ_WRITE, B.Length * sizeof(int), IntPtr.Zero);
	//把参数填进Kernel里
	Kernels["vector_add_gpu"].SetArg(0, n1);
	Kernels["vector_add_gpu"].SetArg(1, n2);
	Kernels["vector_add_gpu"].SetArg(2, n3);
	//把调用请求添加到队列里,参数分别是:Kernel,数据的维度,每个维度的全局工作项ID偏移,每个维度工作项数量(我们这里有4个数据,所以设为4),每个维度的工作组长度(这里设为每4个一组)
	oclCQ.EnqueueNDRangeKernel(Kernels["vector_add_gpu"], 1, new[] { 0 }, new[] { 4 }, new[] { 4 });
	//设置栅栏强制要求上面的命令执行完才继续下面的命令.
	oclCQ.EnqueueBarrier();
	//添加一个读取数据命令到队列里,用来读取运算结果
	oclCQ.EnqueueReadBuffer(n3, true, 0, C.Length * sizeof(int), C.ToIntPtr());
	//开始执行
	oclCQ.Finish();

	n1.Dispose();
	n2.Dispose();
	n3.Dispose();
	C = C;//在这里打断点,查看返回值
}
// */
#endregion

11:释放资源

//按顺序释放之前构造的对象
oclCQ.Dispose();
oclContext.Dispose();
oclDevice.Dispose();

MainProgram所有代码:

class MainProgram
	{

		#region OpenCL代码
		private static string CLCode = @"
__kernel void vector_add_gpu(__global int* src_a, __global int* src_b, __global int* res)
{
	const int idx = get_global_id(0);
	res[idx] =src_a[idx] + src_b[idx];
}

__kernel void vector_inc_gpu(__global int* src_a, __global int* res)
{
	const int idx = get_global_id(0);
	res[idx] =src_a[idx] + 1;
}
";
		#endregion

		static void Main(string[] args)
		{
			//获取平台数量
			OpenCL.GetPlatformIDs(32, new IntPtr[32], out uint num_platforms);
			var devs = new List<Device>();
			//枚举所有平台下面的设备(CPU和GPU)
			for (int i = 0; i < num_platforms; i++)
			{
				//这里后面有个参数,是Enum,这里选择GPU,表示只枚举GPU,在没有GPU的电脑上可以选CPU,也可以传ALL,会把所有设备枚举出来供选择
				devs.AddRange(OpenCL.GetPlatform(i).QueryDevices(DeviceType.GPU));
			}

			//选中运算设备,这里选第一个其它的释放掉
			var oclDevice = devs[0];
			for (int i = 1; i < devs.Count; i++) devs[i].Dispose();

			//根据配置建立上下文
			var oclContext = oclDevice.Platform.CreateContext(
				new[] { (IntPtr)ContextProperties.PLATFORM, oclDevice.Platform.PlatformID, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero },
				new[] { oclDevice },
				(errInfo, privateInfo, cb, userData) => { },
				IntPtr.Zero
			);

			//创建命令队列
			var oclCQ = oclContext.CreateCommandQueue(oclDevice, CommandQueueProperties.PROFILING_ENABLE);

			//定义一个字典用来存放所有核
			var Kernels = new Dictionary<string, Kernel>();
			#region 编译代码并导出核
			var oclProgram = oclContext.CreateProgramWithSource(CLCode);
			try
			{
				oclProgram.Build();
			}
			catch (OpenCLBuildException EEE)
			{
				Console.WriteLine(EEE.BuildLogs[0]);
				Console.ReadKey(true);
				throw EEE;
				//return null;
			}
			foreach (var item in new[] { "vector_add_gpu", "vector_inc_gpu" })
			{
				Kernels.Add(item, oclProgram.CreateKernel(item));
			}
			oclProgram.Dispose();
			#endregion

			#region 调用vector_add_gpu核
			{
				var A = new int[] { 1, 2, 3, 1722 };
				var B = new int[] { 456, 2, 1, 56 };
				var C = new int[4];
				//在显存创建缓冲区并把HOST的数据拷贝过去
				var n1 = oclContext.CreateBuffer(MemFlags.READ_WRITE | MemFlags.COPY_HOST_PTR, A.Length * sizeof(int), A.ToIntPtr());
				var n2 = oclContext.CreateBuffer(MemFlags.READ_WRITE | MemFlags.COPY_HOST_PTR, B.Length * sizeof(int), B.ToIntPtr());
				//还有一个缓冲区用来接收回参
				var n3 = oclContext.CreateBuffer(MemFlags.READ_WRITE, B.Length * sizeof(int), IntPtr.Zero);
				//把参数填进Kernel里
				Kernels["vector_add_gpu"].SetArg(0, n1);
				Kernels["vector_add_gpu"].SetArg(1, n2);
				Kernels["vector_add_gpu"].SetArg(2, n3);
				//把调用请求添加到队列里,参数分别是:Kernel,数据的维度,每个维度的全局工作项ID偏移,每个维度工作项数量(我们这里有4个数据,所以设为4),每个维度的工作组长度(这里设为每4个一组)
				oclCQ.EnqueueNDRangeKernel(Kernels["vector_add_gpu"], 1, new[] { 0 }, new[] { 4 }, new[] { 4 });
				//设置栅栏强制要求上面的命令执行完才继续下面的命令.
				oclCQ.EnqueueBarrier();
				//添加一个读取数据命令到队列里,用来读取运算结果
				oclCQ.EnqueueReadBuffer(n3, true, 0, C.Length * sizeof(int), C.ToIntPtr());
				//开始执行
				oclCQ.Finish();

				n1.Dispose();
				n2.Dispose();
				n3.Dispose();
				C = C;//在这里打断点,查看返回值
			}
			// */
			#endregion

			//按顺序释放之前构造的对象
			oclCQ.Dispose();
			oclContext.Dispose();
			oclDevice.Dispose();
		}
	}//End Class

运行效果:



至此,操作完成~

我在文中留了一个Kernel,你可以尝试调用看看.

相关代码git:

https://gitee.com/ASMTeam/CSharpOpenCLDemo