全角度解析 OpenCL 通用计算标准 2009-02-18沈亮《微型计算机》2009年 2月上 没有人否认现在是信息爆炸的时代，每天这个世界上都会新增数以 TB 计的新数据。 我们日常生活中需要处理的数据也日益增长，从以前 640MB 的 CD/VCD，到 4.7GB 的DVD 影碟，再到现在高达 50GB 的蓝光高清电影，你是否感觉到数据处理时的压力了呢？ 没错，海量的数据带来了各式各样数据处理的需求，网络浏览、平面或者 3D 图形加速、数据服务器、分布式云计算等等，而现在各计算平台之间的兼容性却不容乐观，举几个最明显的例子： ◆我们使用双核处理器的计算机已经快有 5 个年头了，但为数众多的应用软件到目前为止仍不能支持双核 CPU，就算能够支持双核，在未来面对四核、八核或更多核心的处理器时又要重新开发； ◆运算能力已经超过 1 TFlops 的高端 3D 图形处理器只能用来对付 3D 游戏，其它时候它的作用更像是一块“电热片”； ◆游戏软件开发商在发布一款新游戏的时候，往往会推出 PC、PS3、XBox 360、Wii、PSP、NDSL 等多个平台的版本，其中的翻译和移植工作就占去了开发组大部分时间… … 所有的一切都是因为平台的差异造成的，也正因为这种差异的存在，严重降低了软件在各个平台之间移植和运行的效率，那有没有一种办法可以让大家心平气和地坐在一起，“求同存异”，一起来协商解决这个问题呢？这就是我们今天要给大家介绍的 OpenCL，开放式通用计算标准。 其实业界在几年前就已经开始关注这个领域，不过那时的解决方案都是“各扫自家门前雪”，并没有达成一个共识。早先斯坦福大学牵头，推出了利用 GPU 以及 PS3 进行的Folding@HOME 蛋白质计算项目；此后 Adobe 公司推出了新版本的 Acrobat，可以利用 GPU达到加速 PDF 文档载入和处理的效果；近期，AMD 与 NVIDIA 公司也纷纷拿出自己的视频编码程序 Av iv o Video Conv erter 与 Badaboom，利用 GPU 的加速能力来进行视频编码运算。 用 GPU 为蛋白质分子计算加速 就连大名鼎鼎的NVIDIA CUDA，虽然在业界广受好评，但是也只能用在NVIDIA 自家的GPU 上面。为了避免未来的通用计算领域发展成各自为政、诸侯割据的混乱局面，现在必须要建立一个立足于通用计算的行业标准，在这个大背景下，OpenCL 诞生了。 OpenCL——IT贵族们的孩子 OpenCL 是Open Computing Language，即开放计算语言的缩写。设立OpenCL 的目的就是为日益庞大的并行...
