Parallel processing FPGA中的Altera OpenCL并行执行

我研究AlteraOpenCL有一段时间了，通过将计算部分转移到FPGA来改进繁重的计算程序。我成功地执行了Altera提供的向量加法示例，看起来效果不错。我看过Altera OpenCL的文档，了解到OpenCL使用流水线并行来提高性能

我想知道是否有可能实现类似于VHDL中使用Altera OpenCL在FPGA中并行执行的多个进程的并行执行。比如在一个设备中启动多个内核，可以并行执行？可能吗？如何检查它是否受支持？任何帮助都将不胜感激

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谢谢

如果要多次复制内核，可以增加计算单元的数量。在内核之前可以添加一个属性

__attribute__((num_compute_units(N)))
__kernel void test(...){
    ...
}

通过这样做，您基本上复制了内核N次。但是，《编程指南》指出，您可能首先考虑使用simd属性，该属性在多个数据上执行相同的操作。这样，对全局内存的访问变得更加高效。通过增加计算单元的数量，如果内核具有全局内存访问权限，则可能会出现争用，因为多个计算单元正在竞争全局内存的访问权限

您还可以通过使用循环展开在细粒度级别复制操作。比如说,

#pragma unroll N
for(short i = 0; i < N; i++)
    sum[i] = a[i] + b[i]

#pragma展开N
对于（短i=0；i

这将通过创建硬件进行N次加法，一次完成向量与元素的N次求和。如果数据依赖于上一次迭代，那么它将展开管道

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另一方面，如果您的目标是使用不同的操作启动不同的内核，那么可以通过在OpenCL文件中创建内核来实现。当你编译内核时，它会把文件中的内核映射到FPGA中。之后，您只需要通过调用clEnqueueNDRangeKernel或clEnqueueTask在主机中调用内核。命令排队后，内核将并行并排运行

答案是肯定的

根据Altera OpenCL指南，通常有两种方法来实现这一点：

1/SIMD用于矢量化数据加载/存储

2/复制设备上的计算资源

对于1/，使用num_simd_work_items和reqd_work_group_size内核属性，来自同一工作组的多个工作项将同时运行

对于2/，使用num_compute_units内核属性，多个工作组将同时运行

请先开发单个工作项内核，然后使用1/来提高内核性能，最后一般会考虑使用2/来提高性能

通过执行1/和2/，将有多个工作组，每个工作组在FPGA设备上同时运行多个工作项

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注意：根据您正在解决的问题的性质，上述优化可能并不总是合适的。

您是否已经阅读了Altera的所有OpenCL文档并观看了他们的视频？我希望有一种方法可以用流水线结果的多个副本填充FPGA，以提高性能。Re 1/值得一提：在Altera上也可以手动矢量化（使用OpenCL矢量类型，如int4等），这在处理更复杂的内核时非常有用。@doqtor同意！感谢您添加您的评论，我向上投了一票：）