如何在 OpenCL 内核中使用 C++ 模板？

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我是 OpenCL 的新手。

我有一个使用模板的算法。它与 OpenMP 并行化配合得很好，但现在数据量已经增长，处理它的唯一方法是重写它以使用 OpenCL。 我可以轻松地使用 MPI 为集群构建它，但类似 Tesla 的 GPU 比集群便宜得多:)

有没有办法在OpenCL内核中使用C++模板？

是否可以通过 C++ 编译器或某些工具以某种方式扩展模板，然后使用更改后的内核函数？

编辑。解决方法的想法是以某种方式从模板的 C++ 代码生成 C99 兼容的代码。

我发现了以下关于科莫的内容：

Comeau C++ 4.3.3 是一个完整且真正的编译器，可以执行完整的语法检查、完整的语义检查、完整的错误检查和所有其他编译器职责。输入的 C++ 代码被转换为内部编译器树和符号表，看起来与 C++ 或 C 完全不同。此外，它还会生成内部专有的中间形式。但 Comeau C++ 4.3.3 没有使用专有的后端代码生成器，而是生成 C 代码作为其输出。除了 C++ 的技术优势之外，Comeau C++ 4.3.3 等产品的 C 生成方面也被认为是 C++ 成功的原因，因为由于 C 编译器的通用性，它能够被引入大量平台。

C 编译器仅用于获得本机代码生成。这意味着 Comeau C++ 是为与每个各自平台上的特定 C 编译器一起使用而定制的。请注意，剪裁必须由科莫完成。否则，生成的 C 代码毫无意义，因为它绑定到特定平台（其中平台至少包括 CPU、操作系统和 C 编译器），而且生成的 C 代码不是独立的。因此，它不能单独使用（请注意，这既是使用 Comeau C++ 时的技术要求，也是法律要求），这就是为什么通常没有选项来查看生成的 C 代码：它几乎总是没有帮助的，并且编译过程，包括其生成，应被视为翻译的内部阶段。

c++ templates opencl metaprogramming
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有一种用纯C语言模拟模板的老方法。 它基于多次包含单个文件（没有包含保护）。 由于 OpenCL 具有功能齐全的预处理器并允许包含文件，因此可以使用此技巧。

这里有一个很好的解释： http://arnold.uthar.net/index.php?n=Work.TemplatesC

它仍然比 C++ 模板混乱得多：代码必须分成几个部分，并且必须显式实例化模板的每个实例。另外，您似乎无法做一些有用的事情，例如将阶乘实现为递归模板。

代码示例

让我们将这个想法应用到 OpenCL 中。假设我们想通过牛顿-拉夫森迭代来计算平方根倒数（通常不是一个好主意）。然而，浮点类型和迭代次数可能会有所不同。

首先，我们需要一个辅助头（“templates.h”）：

#ifndef TEMPLATES_H_
#define TEMPLATES_H_

#define CAT(X,Y,Z) X##_##Y##_##Z   //concatenate words
#define TEMPLATE(X,Y,Z) CAT(X,Y,Z)

#endif

然后，我们在“NewtonRaphsonRsqrt.cl”中编写模板函数：

#include "templates.h"

real TEMPLATE(NewtonRaphsonRsqrt, real, iters) (real x, real a) {
    int i;
    for (i = 0; i<iters; i++) {
        x *= ((real)1.5 - (0.5*a)*x*x);
    }
    return x;
}

在主 .cl 文件中，按如下方式实例化此模板：

#define real float
#define iters 2
#include "NewtonRaphsonRsqrt.cl"  //defining NewtonRaphsonRsqrt_float_2

#define real double
#define iters 3
#include "NewtonRaphsonRsqrt.cl"  //defining NewtonRaphsonRsqrt_double_3

#define real double
#define iters 4
#include "NewtonRaphsonRsqrt.cl"  //defining NewtonRaphsonRsqrt_double_4

然后就可以像这样使用它：

double prec = TEMPLATE(NewtonRaphsonRsqrt, double, 4) (1.5, 0.5);
float approx = TEMPLATE(NewtonRaphsonRsqrt, float, 2) (1.5, 0.5);
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我编写了一个实验性的 C++ 到 OpenCL C 源代码转换工具。该工具将 C++ 源代码（甚至一些 STL）编译为 LLVM 字节码，并使用 LLVM“C”后端的修改版本将字节码反汇编为 OpenCL“C”。

请参阅http://dimitri-christodoulou.blogspot.com/2013/12/writing-opencl-kernels-in-c.html

例如，使用 C++11 的 std::enable_if 的这段代码可以转换为 OpenCL 'C'，然后在 GPU 上执行：

#include <type_traits>

template<class T>
T foo(T t, typename std::enable_if<std::is_integral<T>::value >::type* = 0)
{
    return 1;
}

template<class T>
T foo(T t, typename std::enable_if<std::is_floating_point<T>::value >::type* = 0)
{
    return 0;
}

extern "C" void _Kernel_enable_if_int_argument(int* arg0, int* out)
{
    out[0] = foo(arg0[0]);
}
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您可以查看VexCL，它使用表达式模板生成 OpenCL 内核。您可以获得一些有关如何使 OpenCL 与模板良好配合的想法。

另一个正在积极开发的库是 Boost.Compute，它是 OpenCL 之上的一层，允许通用 C++ 代码。

总体思路是将内核创建为或多或少的 C 字符串，并将其传递给 OpenCL 运行时进行编译和执行。

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如果您真的决心完成它，您可以重新选择您的 C++ 编译器来生成 NVidia PTX（并且 Clang 很可能能够以任何方式很快做到这一点）。但这样您就可以将代码绑定到 NVidia 硬件。

另一种方法是基于当前的 CBE 为 LLVM 实现自定义后端，这将生成纯 OpenCL 代码而不是 C。

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请注意，新的 SYCL Khronos 标准原生支持 OpenCL 中的 C++ 模板。

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PyOpenCL 现在使用 Mako 作为模板引擎。 http://www.makotemplates.org/

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