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本文基于NVIDIA GPU和VS2019讲解如何配置OpenCL环境和快速上手编程。

1.OpenCL安装在VS2019 上

1.安装资源准备

从NVIDIA 官网下载CUDA 并双击运行安装程序：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=7&target_type=exelocal

然后在安装路径找到以下资源：
1 .\lib\x64\OpenCL.lib
OpenCL.lib
2.CL 头文件

CL 头文件
3.在显卡的默认驱动路径找到
OpenCL64.dll
在这里插入图片描述OpenCL64.dll

2.安装步骤

新建OpenCL_inc 和OpenCL_lib 目录。将上一步找到的资源分别复制到这两个目录。
其中OpenCL_inc 用来包含CL 头文件,OpenCL_lib 目录用来包含OpenCL.lib以及OpenCL.dll，OpenCL64.dll。

VS2019 环境配置：
1.
项目–> (项目名)属性 -->C/C+±->常规 -->附加包含目录 --> F:\OPENCL\code\OpenCL_inc
2.
项目–> (项目名)属性 -->连接器 --> 常规 --> 附加库目录 --> F:\OPENCL\code\OpenCL_lib
3.
项目–> (项目名)属性 -->连接器 -->输入–> 附加依赖项 --> OpenCL.lib

2.OpenCL 快速入门

1.原文和翻译

原文地址
参考翻译

2.代码改动和调试

尝试将vector_add_gpu.cl kernel文件直接以字符串的方式放在代码中，然后在kernel编译（即执行 clBuildProgram）后再获取PROGRAM SOURCE：

error = clGetProgramInfo(program, CL_PROGRAM_SOURCE, bufSize, programBuffer, &program_size_ret);

发现这样不使用.cl 文件也时可行的。但是需要注意的是将编译后的字符串打印出来时buffer长度需要+1。

3.测试通过的代码

#include <iostream>
#include <string>//#include <oclUtils.h>
#include "CL\opencl.h"
#include <time.h>
#include <windows.h>using namespace std;
string getPlatformName(const cl_platform_id pid) {size_t param_value_size;clGetPlatformInfo(pid, CL_PLATFORM_NAME, 0, NULL, &param_value_size);char* param_value = new char[param_value_size];clGetPlatformInfo(pid, CL_PLATFORM_NAME, param_value_size, param_value, NULL);return param_value;
}size_t shrRoundUp(size_t localWorkSize, size_t numItems) {size_t result = localWorkSize;while (result < numItems)result += localWorkSize;return result;
}void vector_add_cpu(const float* const src_a,const float* const src_b,float* const res,const int size)
{for (int i = 0; i < size; i++) {res[i] = src_a[i] + src_b[i];}
}int main() {cl_uint num_platforms;cl_int error = 0;cl_context context;cl_command_queue queue;cl_device_id device;cl_platform_id platformNvidia;// PlatformclGetPlatformIDs(0, NULL, &num_platforms);cl_platform_id* platforms = new cl_platform_id[num_platforms];clGetPlatformIDs(num_platform