探究GPU同时做渲染与通用计算的并行性

在10年前，随着CUDA与OpenCL的纷纷出炉，GPGPU也着实热了一把。而现今，不少公司更是将GPGPU作为挖矿、搞机器学习的计算利器。于是乎，有许多言论声称GPU将很快取代CPU！那么现代化的GPGPU是否具有如此强大的威力甚至于能取代CPU呢？本文将会以GPGPU的任务级并行能力来看看这些尖端GPU的性能。

众所周知，当前家用计算机上的CPU都具有多个核心，每个核心能独立执行任务，因此如果有个四核CPU的话，那么它同时至少能执行4个完全独立的任务。而当前GPU同样也具有多个核心，而且往往比CPU更多一些，这些与CPU相对应的核心在OpenCL术语中称为计算单元（compute unit，简称CU）。而GPU的每个核心又有许多小的计算单元构成，这些小的计算单元在OpenCL术语中称为处理元素（processing element，简称PE）。比如，近期的nVidia GPU与AMD GPU上，每个CU可拥有64到128个PE。那么这些CU是否能独立执行不同的任务呢？就像CPU的核心那样？

下面，笔者就拿自己在2018年刚购买的13寸MacBook Pro来做个实验。这台笔记本搭载了Intel Core i7-8559U，以及Intel Iris Plus Graphics 655 GPU。尽管是块核心GPU，但其性能也超越了不少2010年左右的独立显卡😂
下面，笔者将用这块GPU边做OpenGL图形渲染，然后边用OpenCL做通用计算，看看做通用计算时是否会影响到图形渲染。

首先，我们建立一个macOS的Cocoa App。然后先实现模板给出的AppDelegate.m源文件。笔者在这个源文件中加了几行代码，使得我们点击❌按钮之后能将应用也一起关闭。

//
//  AppDelegate.m
//  GLwithCL
//
//  Created by Zenny Chen on 2019/7/30.
//  Copyright © 2019 Zenny Chen. All rights reserved.
//

#import "AppDelegate.h"

@interface AppDelegate ()<NSWindowDelegate>

@end

@implementation AppDelegate

- (void)applicationDidFinishLaunching:(NSNotification *)aNotification {
    // Insert code here to initialize your application
    
    NSApplication.sharedApplication.windows[0].delegate = self;
}

- (void)applicationWillTerminate:(NSNotification *)aNotification {
    // Insert code here to tear down your application
}

- (void)windowWillClose:(NSNotification *)notification
{
    [NSApplication.sharedApplication terminate:self];
}

@end

接着，我们再实现模板给出的ViewController.m源文件，该源文件给出了OpenCL的实现逻辑：

//
//  ViewController.m
//  GLwithCL
//
//  Created by Zenny Chen on 2019/7/30.
//  Copyright © 2019 Zenny Chen. All rights reserved.
//

#import "ViewController.h"
#import "MyGLView.h"
#include <stdalign.h>

@import OpenCL;

@implementation ViewController
{
@private
    
    /// OpenGL视图对象
    MyGLView *mGLView;
    
    /// OpenGL视图对象所处的y坐标
    CGFloat mGLViewY;
    
    /// 指示当前是否正在执行CL程序
    volatile BOOL mExecutingCL;
}

- (void)viewDidLoad
{
    [super viewDidLoad];

    // Do any additional setup after loading the view.
    const CGSize viewSize = self.view.frame.size;
    const CGFloat y = viewSize.height - 10.0 - 30.0;
    
    NSButton *showButton = [NSButton buttonWithTitle:@"Show" target:self action:@selector(showButtonClicked:)];
    showButton.frame = NSMakeRect(20.0, y, 90.0, 30.0);
    [self.view addSubview:showButton];
    
    NSButton *pauseButton = [NSButton buttonWithTitle:@"Pause" target:self action:@selector(pauseButtonClicked:)];
    pauseButton.tag = 0;
    pauseButton.frame = NSMakeRect(130.0, y, 90.0, 30.0);
    [self.view addSubview:pauseButton];
    
    NSButton *closeButton = [NSButton buttonWithTitle:@"Close" target:self action:@selector(closeButtonClicked:)];
    closeButton.frame = NSMakeRect(240.0, y, 90.0, 30.0);
    [self.view addSubview:closeButton];
    
    NSButton *computeButton = [NSButton buttonWithTitle:@"Compute" target:self action:@selector(computeButtonClicked:)];
    computeButton.frame = NSMakeRect(350.0, y, 90.0, 30.0);
    [self.view addSubview:computeButton];
    
    mGLViewY = y - 10.0 - 512.0;
}

// MARK: button event handlers

- (void)showButtonClicked:(id)sender
{
    if(mGLView != nil)
        return;
    
    const CGSize viewSize = self.view.frame.size;
    mGLView = [MyGLView.alloc initWithFrame:NSMakeRect((viewSize.width - 512.0) * 0.5, mGLViewY, 512.0, 512.0)];
    [self.view addSubview:mGLView];
    [mGLView release];
    
    [mGLView performSelector:@selector(startAnimating) withObject:nil afterDelay:0.1];
}

- (void)pauseButtonClicked:(NSButton*)sender
{
    if(mGLView == nil)
        return;
    
    if(sender.tag == 0)
    {
        // 当前处于动画状态
        sender.tag = 1;
        sender.title = @"Resume";
        [mGLView stopAnimating];
    }
    else
    {
        // 当前处于暂停状态
        sender.tag = 0;
        sender.title = @"Pause";
        [mGLView startAnimating];
    }
}

- (void)closeButtonClicked:(id)sender
{
    if(mGLView != nil)
    {
        [mGLView destroy];
        [mGLView removeFromSuperview];
        mGLView = nil;
    }
}

- (void)computeButtonClicked:(id)sender
{
    if(mExecutingCL)
        return;
    
    mExecutingCL = YES;
    
    dispatch_async(dispatch_get_global_queue(QOS_CLASS_USER_INTERACTIVE, 0), ^ {
        [self doCompute];
        mExecutingCL = NO;
    });
}

/// 执行OpenCL计算
- (void)doCompute
{
    NSString *sourcePath = [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"test" ofType:@"ocl"];
    if(sourcePath == nil)
    {
        NSLog(@"CL source file not found!");
        return;
    }
    
    cl_platform_id platform = NULL;     // 当前所选择的OpenCL平台
    cl_context context = NULL;          // 当前所创建的OpenCL上下文
    cl_command_queue commandQueue = NULL;   // OpenCL命令队列
    cl_program program = NULL;          // OpenCL的执行程序对象
    cl_mem inputMemObj = NULL;          // 用于输入参数的存储器对象
    cl_mem inOutmemObj = NULL;          // 用于输入输出参数的存储器对象
    cl_kernel kernel = NULL;            // OpenCL内核对象
    
    const int maxObjectNumber = 16;
    
    cl_platform_id platforms[maxObjectNumber];
    cl_device_id devices[maxObjectNumber];
    
    // 查询OpenCL平台
    cl_uint numPlatforms = 0;
    cl_int status = clGetPlatformIDs(0, NULL, &numPlatforms);
    if (status != CL_SUCCESS)
    {
        puts("Error: Getting platforms!");
        return;
    }
    
    if(numPlatforms > 0)
    {
        if(numPlatforms > maxObjectNumber)
            numPlatforms = maxObjectNumber;
        
        status = clGetPlatformIDs(numPlatforms, platforms, NULL);
        if(status != CL_SUCCESS)
        {
            puts("Get platform failed!");
            return;
        }
            
        platform = platforms[0];
    }
    else
    {
        puts("Your system does not have any OpenCL platform!");
        return;
    }
    
    // 查询OpenCL设备，这里需要的是GPU
    cl_uint numDevices = 0;
    status = clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 0, NULL, &numDevices);
    if (numDevices == 0 || status != CL_SUCCESS)
    {
        puts("No GPU device available.");
        return;
    }
    else
    {
        if(numDevices > maxObjectNumber)
            numDevices = maxObjectNumber;
            
        status = clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, numDevices, devices, NULL);
    }
    
    // 创建OpenCL上下文
    context = clCreateContext(NULL,1, devices,NULL,NULL,NULL);
    
    /*Step 4: Creating command queue associate with the context.*/
    commandQueue = clCreateCommandQueue(context, devices[0], 0, NULL);
    
    /*Step 5: Create program object */
    // Read the kernel code to the buffer
    FILE *fp = fopen(sourcePath.UTF8String, "r");
    if(fp == NULL)
    {
        puts("The kernel file open failed!");
        goto RELEASE_RESOURCES;
    }
    fseek(fp, 0, SEEK_END);
    size_t kernelLength = ftell(fp);
    fseek(fp, 0, SEEK_SET);
    char *kernelCodeBuffer = (char*)malloc(kernelLength + 1);
    fread(kernelCodeBuffer, 1, kernelLength, fp);
    kernelCodeBuffer[kernelLength] = '\0';
    fclose(fp);
    
    const char *aSource = kernelCodeBuffer;
    program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &aSource, &kernelLength, NULL);
    
    // 构建程序
    status = clBuildProgram(program, 1,devices,NULL,NULL,NULL);
    if(status != CL_SUCCESS)
    {
        printf("Error: Failed to build program executable: ");
        
        size_t len;
        clGetProgramBuildInfo(program, devices[0], CL_PROGRAM_BUILD_LOG, 0, NULL, &len);
        
        char *logBuffer = malloc(len + 16);
        clGetProgramBuildInfo(program, devices[0], CL_PROGRAM_BUILD_LOG, len, logBuffer, NULL);
        
        printf("%s\n", logBuffer);
        free(logBuffer);
        goto RELEASE_RESOURCES;
    }
    
    // 初始化缓存
    int alignas(64) inputBuffer[1024];
    int alignas(16) inOutObject = 4;
    
    memset(inputBuffer, 0, sizeof(inputBuffer));
    
    // 创建存储器对象
    inputMemObj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_USE_HOST_PTR, sizeof(inputBuffer), inputBuffer, NULL);
    inOutmemObj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE | CL_MEM_USE_HOST_PTR, sizeof(inOutObject), &inOutObject, NULL);
    
    // 创建内核对象
    kernel = clCreateKernel(program, "test", NULL);
    
    // 设置内核参数
    status = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), (void *)&inputMemObj);
    status |= clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), (void *)&inOutmemObj);
    if(status != CL_SUCCESS)
    {
        puts("Kernel argument setting failed!");
        goto RELEASE_RESOURCES;
    }
    
    NSTimeInterval timestamp = NSProcessInfo.processInfo.systemUptime;
    
    // 使用一个工作组，共256个工作项来执行内核程序
    size_t global_work_size[1] = { 256 };
    status = clEnqueueNDRangeKernel(commandQueue, kernel, 1, NULL, global_work_size, NULL, 0, NULL, NULL);
    
    // 迫使CL程序执行完毕
    clFinish(commandQueue);
    
    timestamp = NSProcessInfo.processInfo.systemUptime - timestamp;
    
    // 读回GPU产生的结果
    status |= clEnqueueReadBuffer(commandQueue, inOutmemObj, CL_TRUE, 0, sizeof(inOutObject), &inOutObject, 0, NULL, NULL);
    
    printf("Time spent: %.3fs, result is: %d\n", timestamp, inOutObject);

RELEASE_RESOURCES:
    // 清理OpenCL相关资源
    if(kernel != NULL)
        clReleaseKernel(kernel);
    
    if(program != NULL)
        clReleaseProgram(program);
    
    if(inputMemObj != NULL)
        clReleaseMemObject(inputMemObj);
    
    if(inOutmemObj != NULL)
        clReleaseMemObject(inOutmemObj);
    
    if(commandQueue != NULL)
        clReleaseCommandQueue(commandQueue);
    
    if(context != NULL)
        clReleaseContext(context);
}

- (void)setRepresentedObject:(id)representedObject {
    [super setRepresentedObject:representedObject];

    // Update the view, if already loaded.
}

@end

为了避免主线程阻塞的影响，笔者这里特定利用Grand Central Dispatch来分配一个用户线程来执行整个OpenCL的计算。此外，为了尽可能少用GPU计算资源，这里仅分配了一个工作组，共256个工作项进行计算。

随后，我们新增一个类，命名为MyGLView，将它作为NSOpenGLView的子类。我们将对它做基于OpenGL的3D图形渲染。
先给出MyGLView.h的源代码内容：

//
//  MyGLView.h
//  GLwithCL
//
//  Created by Zenny Chen on 2019/7/30.
//  Copyright © 2019 Zenny Chen. All rights reserved.
//

@import Cocoa;

/// 用于展示OpenGL的视图
@interface MyGLView : NSOpenGLView

/// 开始启动动画
- (void)startAnimating;

/// 停止动画
- (void)stopAnimating;

/// 销毁当前的OpenGL相关资源。
/// @attention 此方法必须在release或remove该视图对象前调用一次，并且调用完后，此对象将不再有效。
- (void)destroy;

@end

下面给出MyGLView.m的源代码：

//
//  MyGLView.m
//  GLwithCL
//
//  Created by Zenny Chen on 2019/7/30.
//  Copyright © 2019 Zenny Chen. All rights reserved.
//

#import "MyGLView.h"
#include <OpenGL/gl.h>

@implementation MyGLView
{
@private
    
    /// 用于动画刷新
    CVDisplayLinkRef mDisplayLink;
    
    /// 当前图形的旋转角度
    float mRotationDegree;
    
    /// 指示当前动画是否已停止
    BOOL mAnimatingStopped;
}

- (instancetype)initWithFrame:(NSRect)frameRect
{
    // 指定像素格式属性
    NSOpenGLPixelFormatAttribute attrs[] = {
        // 使用GPU硬件加速来绘制OpenGL
        NSOpenGLPFAAccelerated,
        
        // 可选地，我们这里使用了双缓冲机制
        NSOpenGLPFADoubleBuffer,
        
        // 由于我们这里就用固定功能流水线，因此直接是用legacy的OpenGL版本即可
        NSOpenGLPFAOpenGLProfile, NSOpenGLProfileVersionLegacy,
        
        // 采用32位像素颜色（RGBA8888）
        NSOpenGLPFAColorSize, 32,
        
        // 采用16位深度缓存
        NSOpenGLPFADepthSize, 16,
        
        // 采用8位模板缓存
        NSOpenGLPFAStencilSize, 8,
        
        // 开启多重采样反走样
        NSOpenGLPFAMultisample,
        
        // 指定一个用于MSAA的缓存
        NSOpenGLPFASampleBuffers, 1,
        
        // 指定MSAA使用四个样本
        NSOpenGLPFASamples, 4,
        
        // 属性指定结束
        0
    };

    // 创建像素格式
    NSOpenGLPixelFormat *pixelFormat = [NSOpenGLPixelFormat.alloc initWithAttributes:attrs];
    self = [super initWithFrame:frameRect pixelFormat:pixelFormat];
    [pixelFormat release];
    
    mAnimatingStopped = YES;
    
    return self;
}

- (BOOL)isOpaque
{
    return YES;
}

/// 矩形顶点坐标
static const GLfloat sRectVertices[] = {
    // 左上顶点
    -0.4f, 0.4f,
    // 左下顶点
    -0.4f, -0.4f,
    // 右上顶点
    0.4f, 0.4f,
    // 右下顶点
    0.4f, -0.4f
};

/// 矩形顶点颜色
static const GLfloat sRectColors[] = {
    // 左上顶点，红色
    1.0f, 0.0f, 0.0f, 1.0f,
    // 左下顶点，绿色
    0.0f, 1.0f, 0.0f, 1.0f,
    // 右上顶点，蓝色
    0.0f, 0.0f, 1.0f, 1.0f,
    // 右下顶点，白色
    1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f
};

static CVReturn renderCallback(CVDisplayLinkRef displayLink,
                               const CVTimeStamp *inNow,
                               const CVTimeStamp *inOutputTime,
                               CVOptionFlags flagsIn,
                               CVOptionFlags *flagsOut,
                               void *displayLinkContext)
{
    MyGLView *glView = (MyGLView*)displayLinkContext;
    [glView performSelectorOnMainThread:@selector(render) withObject:nil waitUntilDone:NO];
    
    return kCVReturnSuccess;
}

- (void)prepareOpenGL
{
    [super prepareOpenGL];
    
    const char *version = (const char *)glGetString(GL_VERSION);
    const char * vendor = (const char *)glGetString(GL_VENDOR);
    const char * renderer = (const char *)glGetString(GL_RENDERER);
    printf("Current OpenGL version: %s, vendor is: %s\n", version, vendor);
    printf("Current OpenGL renderer: %s\n", renderer);
    
    // 初始化显示同步连接
    CVDisplayLinkCreateWithCGDisplay(CGMainDisplayID(), &mDisplayLink);
    CVDisplayLinkSetOutputCallback(mDisplayLink, renderCallback, self);

    // 开启面切除
    glEnable(GL_CULL_FACE);
    
    // 指定逆时针方向为正面
    glFrontFace(GL_CCW);
    
    // 切除背面
    glCullFace(GL_BACK);
    
    // 使用梯度着色模型
    glShadeModel(GL_SMOOTH);
    
    // 设置颜色缓存清除色
    glClearColor(0.4, 0.5, 0.4, 1.0);
    
    // 开启主机端的顶点数组功能
    glEnableClientState(GL_VERTEX_ARRAY);
    
    // 开启主机端的颜色数组功能
    glEnableClientState(GL_COLOR_ARRAY);
    
    // 设置视口大小
    const CGSize viewPort = self.frame.size;
    glViewport(0, 0, viewPort.width * self.layer.contentsScale, viewPort.height * self.layer.contentsScale);
    
    // 做投影变换
    glMatrixMode(GL_PROJECTION);
    glLoadIdentity();
    glOrtho(-1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0, 5.0);

    // 后续将一直做视图模型变换
    glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
}

/// 刷新视图的显示
- (void)render
{
    [self setNeedsDisplay:YES];
}

- (void)drawRect:(NSRect)dirtyRect
{
    [super drawRect:dirtyRect];
    
    // Drawing code here.
    
    // 清除颜色缓存
    glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
    
    // 绘制矩形
    glLoadIdentity();
    glTranslatef(0.0f, 0.0f, -3.0f);
    glRotatef(mRotationDegree, 0.0f, 0.0f, 1.0f);
    
    glVertexPointer(2, GL_FLOAT, 0, sRectVertices);
    glColorPointer(4, GL_FLOAT, 0, sRectColors);
    glDrawArrays(GL_TRIANGLE_STRIP, 0, 4);
    
    // 更新旋转角度
    if(++mRotationDegree >= 360.0f)
        mRotationDegree = 0.0f;
    
    glFlush();
    
    [NSOpenGLContext.currentContext flushBuffer];
}

- (void)startAnimating
{
    if(!mAnimatingStopped)
        return;
    
    CVDisplayLinkStart(mDisplayLink);
    mAnimatingStopped = NO;
}

- (void)stopAnimating
{
    if(mAnimatingStopped)
        return;
    
    CVDisplayLinkStop(mDisplayLink);
    mAnimatingStopped = YES;
}

- (void)destroy
{
    CVDisplayLinkRelease(mDisplayLink);
}

@end

这里的渲染很简单，就画一个旋转的正方向，这其实并不会动用太多GPU资源。

最后，我们给出OpenCL内核源代码。我们可以将它保存为test.ocl，然后以文件资源的形式添加到当前Xcode项目工程中。使用ocl作为后缀名是避免Xcode将它作为源文件进行编译，而不是资源文件；Xcode会将cl文件作为一个编译源文件来对待。

kernel void test(global int4 *pInBuf, global int *pInOut)
{
    local int4 localMem[256];

    const int index = get_local_id(0);
    const int param = *pInOut;
    
    // 先将数据存放到本地存储器
    localMem[index] = pInBuf[index];
    barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
    
    const int nLoops = param * 10000000;
    
    for(int i = 0; i < nLoops; i++)
    {
        const int4 value = localMem[index];
        localMem[index] = value + int4(1);
    }
    
    barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
    
    if(index == 0)
    {
        // 对第一个工作项执行最后的求和操作
        int4 sum = int4(0);
        for(int i = 0; i < 256; i++)
            sum += localMem[i];
        
        *pInOut = sum.x + sum.y + sum.z + sum.w;
    }
}

这段CL内核源代码也十分简单，就是通过一个循环对GPU的本地存储器不断做递增操作。

全都完成之后，我们可以看到以下效果：

在这里插入图片描述

我们可以看到，当我们按下“Compute”按钮之后，不光是OpenGL的渲染，整个窗口的UI全都冻结住了！这说明OpenCL的内核程序的执行完全独占了整个GPU计算资源，而不是部分！所以我们对待GPU还是应该像对待一块加速硬件那样，当你在某个时刻用它的时候，其资源将会被独占，直到任务完成或失败而退出。而由此我们应该能清醒地认识到，GPU对于某些高性能计算领域确实有着十分不错的计算性能优势，但是想取代CPU，那是还差着十万八千里呢～