OpenCL-3-同步机制

发布时间：2019-07-09 09:30:27编辑：auto阅读（1336）

    由于OpenCL在异构系统上进行计算，需要管理并调度多个设备，就需要在设备之间内部或外部进行数据交互以及同步。

    1.同步类型

      根据同步的类型，同步分为两部分：宿主机端同步和设备端同步。

    2.设备端同步

      设备端同步主要指同一个内核内不同线程之前的同步，主要用于保证数据的一致性。根据工作组的划分，可以细分为组内同步和全局同步。

    2.1组内同步

      OpenCL采用宽松的同步模型和内存一致性模型。通常来说，采用硬件实现能够最好的实现同步，但是作为一个跨平台的API,并不能完全实现这些特性。所以OpenCL的解决方案是让程序员明确的知道当前系统的状态，添加同步点，从而可以依据这些信息获取预期行为。

      在x86(CPU)平台上，我们使用同步机制如果条件还未满足，我们可以使系统进入休眠等待条件满足。但是GPU上的线程与系统层级的线程不是一个概念，GPU的线程所占用的资源是固定的，不能释放的，这也就导致了如果不同的不同work group不能为同一个资源做同步，因为没有释放的概念，所以必然存在死锁的状态。所以只能组内同步。

      组内同步的机制是barrier,即屏障，在组内所有的item没有到达这个barrier之前，所有的item是不想下执行的。

      item1
    |       item2
    |         |       item3
    |         |         |
    | 5s      |4s       | 3s
    |         |         |
------------------------------ 所有达到 barrier之后，同时出发
    |         |         |
    |         |         |

    2.2全局同步

      目前OpenCL不支持与组内同步类似的全局同步方式（原因上方已经介绍）。可以通过global fence以及原子操作来达到目的。

    3.宿主机端同步

      OpenCL是基于任务并行，主机控制的模型，其中每一项任务都是数据并行的，具体通过使用和设备关联的线程安全的命令队列来实现。当然，内核、数据以及其他操作并不是简单调用来进行的，而是通过异步加入指定的队列中。

      从宿主机角度来看，保证宿主机同步的要点有一下三条：

    • 调用clFinish函数，该函数将阻塞直至命令队列中的所有命令都执行完毕。
    • 等待一个特定事件的完成
    • 执行一个阻塞操作

    当然，根据所需要同步的计算设备的个数，可以分为单设备同步和多设备同步。

    3.1单设备同步

    3.1.1设置barrier

    clFinish可以阻塞程序的执行直到命令队列中的所有命令都执行完成。但是这只是相当于在末尾加上了一个barrier。在中间加入barrier需要调用如下函数：

    cl_int clEnqueueBarrier(
  cl_command_queue command_queue
  )

    3.1.2等待事件

      等待事件，即将一个等待事件加入命令队列，只有这个等待事件满足以后，才能执行之后加入的命令，使用的命令如下：

    cl_int clEnqueueWaitForEvents(
  cl_command_queue command_queue,
  cl_uint num_events,
  const cl_event* event_list
  )

    从变量定义上很好理解，不再赘述。

    3.1.3阻塞访问

      我们在进行网络访问或者进行IO读取的时候是如何进行阻塞与非阻塞的区分的呢，没错，往往是传入一个标志。对于OpenCL也是一样的，如：

    clEnqueReadBuffer(que, CL_TRUEm....)

    上面这个示例的第二个参数就是指定这个函数是否是同步操作，如果为TRUE，那么就会阻塞直至拷贝完成，如果为FALSE，在设置完后不等拷贝完成，就会返回。

    3.2多设备同步

      在之前我们已经了解到，使用事件只能在同一个上下文中实现同步。那么在不同的设备不同的上下文中如何实现同步呢，只剩下了一种方法，cFinish,等待另一个命令队列执行完成，之后的命令才能继续执行。如一个CPU一个GPU，两者需要互相访问彼此的数据，那么如何实现同步呢，如果CPU要访问CPU的数据，必须等待CPU当前的命令队列执行完成，不再占用内存，GPU才能进行访问。
    这里写图片描述

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