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好吧，我决定我更喜欢使用 GPU 而不是 CPU，尤其是因为我正在开发一款游戏，而我期望的 FPS 会增加。问题是我不知道从哪里开始。我可以轻松实现 JOCL 或 JCUDA，但之后我不知道在哪里将它从使用 CPU 替换为 GPU。帮助表示赞赏:)

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你追求什么样的计算？如果这些是计算密集型的，例如 N 体重力实验，那么您可以简单地将变量复制到 gpu，然后计算，然后将结果复制回主存。

如果您的对象具有大数据但计算量很小，例如流体动力学或碰撞检测，那么您应该在图形 api 和计算 api 之间添加互操作性。然后你可以只进行计算而不复制任何数据。（加速就像你的 GPU ram 带宽除以你的 pci-e 带宽。对于 HD7870，如果计算能力尚未饱和，它就像 25 倍）

我在 java 中使用 gl/cl 互操作性使用了 jocl 和 lwjgl，它们工作得很好。

一些神经网络使用 CPU(Encog) 进行训练，但被 GPU(jocl) 用于生成地图并由 LWJGL 绘制：（神经元权重稍作改变以产生更多随机化效果）

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

非常重要的部分是：

  • 启动 GL 上下文。
  • 使用 GL 上下文的句柄变量来启动可互操作的 CL 上下文
  • 创建 GL 缓冲区
  • 使用可互操作的 cl 上下文创建 CL 缓冲区。
  • 当 opencl 完成并且 gl 准备好启动时，不要忘记调用 clFinish()
  • 当 opengl 完成并且 cl 准备启动时，不要忘记调用 glFinish()
  • 当您在 gl 和 cl 之间有许多不同的缓冲区并且您需要它们按顺序运行时，使用 opencl 内核构建器/表类和缓冲区调度程序类会有所帮助。

例子：

 // clh is a fictional class that binds oepncl to opengl through interoperability
 // registering needed kernels to this object
 clh.addKernel(
               kernelFactory.fluidDiffuse(1024,1024),  // enumaration is fluid1
               kernelFactory.fluidAdvect(1024,1024),   // enumeration is fluid2
               kernelFactory.rigidBodySphereSphereInteracitons(2048,32,32), 
               kernelFactory.fluidRigidBodyInteractions(false), // fluidRigid
               kernelFactory.rayTracingShadowForFluid(true),
               kernelFactory.rayTracingBulletTargetting(true),
               kernelFactory.gravity(G),
               kernelFactory.gravitySphereSphere(), // enumeration is fall
               kernelFactory.NNBotTargetting(3,10,10,2,numBots) // Encog
               );

 clh.addBuffers(
         // enumeration is buf1 and is used as fluid1, fluid2 kernels' arguments
               bufferFactory.fluidSurfaceVerticesPosition(1024,1024, fluid1, fluid2),
        // enumeration is buf2, used by fluid1 and fluid2
               bufferFactory.fluidSurfaceColors(1024,1024,fluid1, fluid2),
        // enumeration is buf3, used by network
               bufferFactory.NNBotTargetting(numBots*25, Encog)
               )

 Running kernels:

 // shortcut of a sequence of kernels
 int [] fluidCalculations = new int[]{fluid1,fluid2,fluidRigid, fluid1} 

 clh.run(fluidCalculations); // runs the registered kernels
 // diffuses, advects, sphere-fluid interaction, diffuse again

 //When any update of GPU-buffer from main-memory is needed:

 clh.sendData(cpuBuffer, buf1); // updates fluid surface position from main-memory.

APARAPI 可以自动将 cpu 代码更改为 opencl 代码，但我不确定它是否具有互操作性。

如果您需要自己做，那么它很简单：

 From Java:

 for(int i=0;i<numParticles;i++)
 {
     for(int j=0;j<numParticles;j++)
       {

           particle.get(i).calculateAndAddForce(particle.get(j));
       }
 }


 To a Jocl kernel string(actually very similar to calculateAndAddForce's inside):

   "__kernel void nBodyGravity(__global float * positions,__global float *forces)" +
                "{" +
                "    int indis=get_global_id(0);" +
                "    int totalN=" + n + "; "+            
                "    float x0=positions[0+3*(indis)];"+
                "    float y0=positions[1+3*(indis)];"+
                "    float z0=positions[2+3*(indis)];"+
                "    float fx=0.0f;" +
                "    float fy=0.0f;" +
                "    float fz=0.0f;" +
                "    for(int i=0;i<totalN;i++)" +
                "    { "+
                "       float x1=positions[0+3*(i)];" +
                "       float y1=positions[1+3*(i)];" +
                "       float z1=positions[2+3*(i)];" +

                "       float dx = x0-x1;" +
                "       float dy = y0-y1;" +
                "       float dz = z0-z1;" +
                "       float r=sqrt(dx*dx+dy*dy+dz*dz+0.01f);" +
                "       float tr=0.1f/r;" +
                "       float tr2=tr*tr*tr;" +
                "       fx+=tr2*dx*0.0001f;" +
                "       fy+=tr2*dy*0.0001f;" +
                "       fz+=tr2*dz*0.0001f;" +

                "    } "+


                "    forces[0+3*(indis)]+=fx; " +
                "    forces[1+3*(indis)]+=fy; " +
                "    forces[2+3*(indis)]+=fz; " +

               "}"
于 2013-09-18T13:28:42.683 回答