OpenCL在1 cpu设备上的并行性

在OpenCL中，使用多核CPU设备是否可以实现与多个异构设备（如GPU和CPU）相同级别的并行性

我有一个英特尔i5，并期待优化我的代码。当我查询平台上的设备时，只返回一个设备：CPU。我想知道如何使用这个优化我的代码

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另外，如果我对这个设备使用单个命令队列，应用程序会自动将内核分配给不同的计算设备，还是必须由程序员手动完成？

简短回答：是，它将并行运行，否，不需要手动执行

长答覆：

另外，如果我对这个设备使用单个命令队列，应用程序会自动将内核分配给不同的计算设备吗[…]

要么你需要修改你的OpenCL词汇表，要么我不理解你的问题。您只有一个设备和核心！=装置

一个CPU，不管它有多少核，都是一个设备。GPU也是如此：一个拥有数百个内核的GPU只是一个设备。您可以通过队列和设备的驱动程序向设备发送作业。您的作业可以（也将）拆分为工作项。然后，并行执行一些工作项（数量取决于设备/驱动程序）。在GPU和CPU上，一个内核执行一个工作项。（这可能不完全正确，但它是一个非常有用的抽象概念。）

如果将多个内核放入一个队列中（而不通过等待事件连接它们！），则驱动程序可能并行运行，也可能不并行运行

OpenCL的目标就是允许您并行计算工作项，而不管它是并行使用多个设备的核心还是仅使用单个设备的核心

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如果您对此感到困惑，请观看这些非常好（而且很长）的视频：

您如何确定OPENCL设备数量？我有一台英特尔I3笔记本电脑，可以给我2个OpenCL计算单元？它有两个核心

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根据Intels规范，I5-2300有4个内核，支持4个线程。它不是超线程的。我希望通过OpenCL调用查询#设备得到4的计数。

cpu设备能达到与gpu相同的并行度吗？几乎总是不行

gpu中的计算单元数量几乎总是比cpu中的多。例如，50美元可以为您提供一张带有10个计算单元的视频卡（Radeon 6450）。newegg上最便宜的8核cpu售价为189美元（桌面cpu）和269美元（服务器）

由于时钟速度的原因，cpu的计算单元将运行得更快，并且执行分支代码比gpu要好得多。如果您的工作负载有很多条件语句，那么您需要一个cpu。 gpu将在许多数据块上执行相同的指令。6450 gpu每个计算单元有16个“流处理器”来实现这一点。当您必须多次执行相同的（小型/中型）任务时，GPU非常有用。矩阵乘法、n-boy计算、归约运算和一些排序算法在gpu/加速器硬件上的运行效果要比在cpu上好得多

几周前，我更详细地回答了一个类似的问题

回到你关于“相同级别的并行性”的问题——CPU没有与gpu相同级别的并行性，除非gpu在执行实际内核时执行不足

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在i5系统上，只有一个cpu设备。这表示整个cpu。当您查询计算单元的数量时，opencl将返回您拥有的核心数量。如果您想使用所有核心，只需在设备上运行内核，opencl将为您使用所有的计算单元（核心）。

阅读上面的答案，CPU是一个设备，就像GPU是一个设备一样，无论它们拥有多少核心。