OpenCL、Vulkan、Sycl
OpenCL, Vulkan, Sycl
我正在尝试了解 OpenCL 生态系统以及 Vulkan 如何发挥作用。
- 我知道 OpenCL 是一个在 GPU 和 CPU 上执行代码的框架，使用可以编译为 SPIR 的内核。
- Vulkan 也可以用作计算-API 使用相同的 SPIR 语言。
- SYCL 是一种新规范，允许将 OpenCL 代码编写为符合标准的 C++14。据我了解，目前还没有该规范的免费实施。
鉴于此，
OpenCL 与 Vulkan 有什么关系？我知道 OpenCL 是更高级别的并且抽象了设备，但它是否（或可以）在内部使用 Vulkan？ （而不是依赖供应商特定的驱动程序）
Vulkan 被宣传为计算和图形 API，但是我发现计算部分的资源很少。这是为什么？
Vulkan 与 OpenGL 相比具有性能优势。 Vulkan 与 OpenCl 是否相同？ （遗憾的是，OpenCL 因比 CUDA 慢而臭名昭著。）
SYCL 是在内部使用 OpenCL 还是可以使用 Vulkan？还是两者都不使用，而是依赖低级别的供应商特定 API 来实现？
How does OpenCL relates to vulkan ?
他们都可以使用 queues 将可分离的工作从主机传输到 gpu，再将 gpu 传输到主机，以减少使用多线程的通信开销。 Directx-opengl 不能？
OpenCL：初始版本 2009 年 8 月 28 日。更广泛的硬件支持。允许使用指针，但只能在设备中使用。您可以使用线程之间共享的本地内存。更容易开始一个你好世界。命令有 api 开销，除非它们被 device-side 排队。您可以选择隐式 multi-device 同步或显式管理。大部分错误已针对 1.2 修复，但我不知道 2.0 版。
Vulkan：2016 年 2 月 16 日首次发布（但比 2014 年有所进步）。更窄的硬件支持。 SPIR-V 可以处理指针吗？也许不会？没有 local-memory 选项？很难开始你好世界。减少 api 开销。可以选择隐式multi-device管理吗？ Dota-2 游戏和其他一些游戏仍然存在问题。同时使用图形和计算管道可以隐藏更多延迟。
如果 opencl 中有 vulkan，那么它已经对 public 隐藏了 7-9 年。如果他们可以添加它，为什么他们不为 opengl 添加它？（可能是因为 physx/cuda 的压力？）
Vulkan is advertised as both a compute and graphics api, however I
found very little resources for the compute part - why is that ?
它需要更多的时间，就像opencl一样。
您可以在此处查看有关计算着色器的信息：
https://www.khronos.org/registry/vulkan/specs/1.0/xhtml/vkspec.html#fundamentals-floatingpoint
这里是一个由计算着色器管理的粒子系统的例子：
https://github.com/SaschaWillems/Vulkan/tree/master/computeparticles
下面还有光线追踪器和图像处理示例。
Vulkan has a performance advantages over OpenGL. Is the same true for
Vulkan vs OpenCl?
- Vulkan 不需要为另一个同步 API。它关于命令queues.
之间的命令缓冲区同步
- OpenCL 在使用共享缓冲区（cl-gl 或 dx-cl 互操作缓冲区）之前需要与 opengl 或 directx（或 vulkan？）同步。这会产生开销，您需要使用缓冲区交换和流水线来隐藏它。如果不存在共享缓冲区，它可以 运行 在具有 opengl 或 directx 的现代硬件上并发。
OpenCL is sadly notorious to being slower than CUDA
它曾经是，但现在它已经成熟并挑战了 cuda，特别是从所有游戏 gpus 到使用 2.1 版的 fpgas 的更广泛的硬件支持，例如在未来英特尔可以将 fpga 放入 Core i3 并启用它（ soft-x86 核心 ip) many-core cpu 模型缩小了 gpu 性能与 cpu 之间的差距，以升级其 cpu-physx 游戏体验或简单地让 opencl 物理实现塑造它并使用至少 %90 die-area 而不是 soft-core 的 %10-%20 有效使用区域。
以相同的价格，AMD gpus 可以在 opencl 上更快地计算，而具有相同计算能力的 Intel igpus 消耗更少的功率。 （编辑：除非算法对 Nvidia 具有优势的缓存性能敏感）
此外，我在 HD7870 上以 1.1 Tflops 编写了 SGEMM opencl 内核和 运行 并检查了互联网，然后在 GTX680 上使用 CUDA 上的流行标题看到了相同性能的 SGEMM 标杆！（价格比gtx680/hd7870 是 2)。 （编辑：Nvidia 的 cc3.0 在读取全局数组时不使用 L1 缓存，我的内核纯粹是 local/shared 内存 + 一些寄存器 "tiled"）
Does SYCL uses OpenCL internally or could it use vulkan ? Or does it
use neither and instead relies on low level, vendor specific apis to
be implemented ?
这里，
https://www.khronos.org/assets/uploads/developers/library/2015-iwocl/Khronos-SYCL-May15.pdf
说
Provides methods for dealing with targets that do not have
OpenCL(yet!)
A fallback CPU implementation is debuggable!
所以它可以退回到纯线程版本（类似于java的aparapi）。
Can access OpenCL objects from SYCL objects
Can construct SYCL objects from OpenCL object
Interop with OpenGL remains in SYCL
- Uses the same structures/types
它使用 opencl（可能不是直接使用，但是升级了 driver 通信？），它与 opencl 并行开发，但可以回退到线程。
from the smallest OpenCL 1.2 embedded device to the most advanced
OpenCL 2.2 accelerators
How does OpenCL relates to vulkan ? I understand that OpenCL is higher level and abstracts the devices, but does ( or could ) it uses Vulkan internally ?
他们完全没有关系。
嗯，他们在技术上确实使用相同的中间着色器语言，但 Vulkan 禁止内核执行模型，而 OpenCL 禁止着色器执行模型。因此，您不能只将用于 OpenCL 的着色器粘贴到 Vulkan 中，反之亦然。
Vulkan is advertised as both a compute and graphics api, however I found very little resources for the compute part - why is that ?
因为 Khronos 集团喜欢误导性的营销宣传。
Vulkan 与 OpenGL 一样，只是一种计算 API。它可能有计算着色器，但它们的功能有限。您可以在 OpenCL 计算操作中执行的操作无法通过 OpenGL/Vulkan CS 获得。
Vulkan CS 与 OpenGL 的 CS 一样，旨在用于一件事：支持图形操作。进行截头体剔除、构建间接图形命令、操纵粒子系统等。 CS 以与图形着色器相同的数值精度运行。
Vulkan has a performance advantages over OpenGL. Is the same true for Vulkan vs OpenCl?
计算系统的性能主要取决于其实施的质量。慢的不是 OpenCL；是您的 OpenCL 实现比它可能的要慢。
Vulkan CS 在这方面没有什么不同。性能将基于驱动程序的成熟度。
此外，还有一个事实是，您可以在 OpenCL 计算操作中做很多在 Vulkan CS 中不能做的事情。
Does SYCL uses OpenCL internally or could it use vulkan ?
来自 Khronos 集团：
SYCL (pronounced ‘sickle’) is a royalty-free, cross-platform abstraction layer that builds on the underlying concepts, portability and efficiency of OpenCL...
是的，它建立在 OpenCL 之上。
我正在尝试了解 OpenCL 生态系统以及 Vulkan 如何发挥作用。
- 我知道 OpenCL 是一个在 GPU 和 CPU 上执行代码的框架，使用可以编译为 SPIR 的内核。
- Vulkan 也可以用作计算-API 使用相同的 SPIR 语言。
- SYCL 是一种新规范，允许将 OpenCL 代码编写为符合标准的 C++14。据我了解，目前还没有该规范的免费实施。
鉴于此，
OpenCL 与 Vulkan 有什么关系？我知道 OpenCL 是更高级别的并且抽象了设备，但它是否（或可以）在内部使用 Vulkan？ （而不是依赖供应商特定的驱动程序）
Vulkan 被宣传为计算和图形 API，但是我发现计算部分的资源很少。这是为什么？
Vulkan 与 OpenGL 相比具有性能优势。 Vulkan 与 OpenCl 是否相同？ （遗憾的是，OpenCL 因比 CUDA 慢而臭名昭著。）
SYCL 是在内部使用 OpenCL 还是可以使用 Vulkan？还是两者都不使用，而是依赖低级别的供应商特定 API 来实现？
How does OpenCL relates to vulkan ?
他们都可以使用 queues 将可分离的工作从主机传输到 gpu，再将 gpu 传输到主机，以减少使用多线程的通信开销。 Directx-opengl 不能？
OpenCL：初始版本 2009 年 8 月 28 日。更广泛的硬件支持。允许使用指针，但只能在设备中使用。您可以使用线程之间共享的本地内存。更容易开始一个你好世界。命令有 api 开销，除非它们被 device-side 排队。您可以选择隐式 multi-device 同步或显式管理。大部分错误已针对 1.2 修复，但我不知道 2.0 版。
Vulkan：2016 年 2 月 16 日首次发布（但比 2014 年有所进步）。更窄的硬件支持。 SPIR-V 可以处理指针吗？也许不会？没有 local-memory 选项？很难开始你好世界。减少 api 开销。可以选择隐式multi-device管理吗？ Dota-2 游戏和其他一些游戏仍然存在问题。同时使用图形和计算管道可以隐藏更多延迟。
如果 opencl 中有 vulkan，那么它已经对 public 隐藏了 7-9 年。如果他们可以添加它，为什么他们不为 opengl 添加它？（可能是因为 physx/cuda 的压力？）
Vulkan is advertised as both a compute and graphics api, however I found very little resources for the compute part - why is that ?
它需要更多的时间，就像opencl一样。
您可以在此处查看有关计算着色器的信息：
https://www.khronos.org/registry/vulkan/specs/1.0/xhtml/vkspec.html#fundamentals-floatingpoint
这里是一个由计算着色器管理的粒子系统的例子：
https://github.com/SaschaWillems/Vulkan/tree/master/computeparticles
下面还有光线追踪器和图像处理示例。
Vulkan has a performance advantages over OpenGL. Is the same true for Vulkan vs OpenCl?
- Vulkan 不需要为另一个同步 API。它关于命令queues. 之间的命令缓冲区同步
- OpenCL 在使用共享缓冲区（cl-gl 或 dx-cl 互操作缓冲区）之前需要与 opengl 或 directx（或 vulkan？）同步。这会产生开销，您需要使用缓冲区交换和流水线来隐藏它。如果不存在共享缓冲区，它可以 运行 在具有 opengl 或 directx 的现代硬件上并发。
OpenCL is sadly notorious to being slower than CUDA
它曾经是，但现在它已经成熟并挑战了 cuda，特别是从所有游戏 gpus 到使用 2.1 版的 fpgas 的更广泛的硬件支持，例如在未来英特尔可以将 fpga 放入 Core i3 并启用它（ soft-x86 核心 ip) many-core cpu 模型缩小了 gpu 性能与 cpu 之间的差距，以升级其 cpu-physx 游戏体验或简单地让 opencl 物理实现塑造它并使用至少 %90 die-area 而不是 soft-core 的 %10-%20 有效使用区域。
以相同的价格，AMD gpus 可以在 opencl 上更快地计算，而具有相同计算能力的 Intel igpus 消耗更少的功率。 （编辑：除非算法对 Nvidia 具有优势的缓存性能敏感）
此外，我在 HD7870 上以 1.1 Tflops 编写了 SGEMM opencl 内核和 运行 并检查了互联网，然后在 GTX680 上使用 CUDA 上的流行标题看到了相同性能的 SGEMM 标杆！（价格比gtx680/hd7870 是 2)。 （编辑：Nvidia 的 cc3.0 在读取全局数组时不使用 L1 缓存，我的内核纯粹是 local/shared 内存 + 一些寄存器 "tiled"）
Does SYCL uses OpenCL internally or could it use vulkan ? Or does it use neither and instead relies on low level, vendor specific apis to be implemented ?
这里，
https://www.khronos.org/assets/uploads/developers/library/2015-iwocl/Khronos-SYCL-May15.pdf
说
Provides methods for dealing with targets that do not have OpenCL(yet!)
A fallback CPU implementation is debuggable!
所以它可以退回到纯线程版本（类似于java的aparapi）。
Can access OpenCL objects from SYCL objects Can construct SYCL objects from OpenCL object
Interop with OpenGL remains in SYCL - Uses the same structures/types
它使用 opencl（可能不是直接使用，但是升级了 driver 通信？），它与 opencl 并行开发，但可以回退到线程。
from the smallest OpenCL 1.2 embedded device to the most advanced OpenCL 2.2 accelerators
How does OpenCL relates to vulkan ? I understand that OpenCL is higher level and abstracts the devices, but does ( or could ) it uses Vulkan internally ?
他们完全没有关系。
嗯，他们在技术上确实使用相同的中间着色器语言，但 Vulkan 禁止内核执行模型，而 OpenCL 禁止着色器执行模型。因此，您不能只将用于 OpenCL 的着色器粘贴到 Vulkan 中，反之亦然。
Vulkan is advertised as both a compute and graphics api, however I found very little resources for the compute part - why is that ?
因为 Khronos 集团喜欢误导性的营销宣传。
Vulkan 与 OpenGL 一样，只是一种计算 API。它可能有计算着色器，但它们的功能有限。您可以在 OpenCL 计算操作中执行的操作无法通过 OpenGL/Vulkan CS 获得。
Vulkan CS 与 OpenGL 的 CS 一样，旨在用于一件事：支持图形操作。进行截头体剔除、构建间接图形命令、操纵粒子系统等。 CS 以与图形着色器相同的数值精度运行。
Vulkan has a performance advantages over OpenGL. Is the same true for Vulkan vs OpenCl?
计算系统的性能主要取决于其实施的质量。慢的不是 OpenCL；是您的 OpenCL 实现比它可能的要慢。
Vulkan CS 在这方面没有什么不同。性能将基于驱动程序的成熟度。
此外，还有一个事实是，您可以在 OpenCL 计算操作中做很多在 Vulkan CS 中不能做的事情。
Does SYCL uses OpenCL internally or could it use vulkan ?
来自 Khronos 集团：
SYCL (pronounced ‘sickle’) is a royalty-free, cross-platform abstraction layer that builds on the underlying concepts, portability and efficiency of OpenCL...
是的，它建立在 OpenCL 之上。