iOS 5 开始支持 OpenCL 了吗？

意外发现 iOS 5.1.1 的私有框架 (Private Frameworks) 里竟然有 OpenCL，于是就是试着把以前课上要求写的两个简单的 OpenCL 测试小程序移植到 iOS 上去。

一个是在内存和显存中传输数据，并测出内存到内存、内存到显存、显存到显存和显存到内存传输消耗时间；另一个是转换 64 位无符号整数大端小端法表示。程序是 C 语言写的，源代码和 iOS 上的二进制可以在这里找: https://github.com/linusyang/opencl-test-ios 。写得比较锉，测试的误差也可能比较大，见笑了。:)

程序可以跨平台，以前在 OS X 和 Windows 上跑过。现在我用 iOS 5.1 SDK 提供的 Clang 编译，分别在 iPhone 4 和 iPad 2 上跑了一下，截图如下：
iPhone 4: https://github.com/downloads/linusyang/opencl-test-ios/Test-iPhone4.png
iPad 2: https://github.com/downloads/linusyang/opencl-test-ios/Test-iPad2.png
(可以看出，第二个测试用 CPU 跑反而快一点，因为 CPU 用的是 __builtin_bswap64，调用内置的指令集做运算，性能不是很好的 GPU 比不过 CPU 的。)

结果发现 iOS 上用 OpenCL 做并行计算还是很有潜力的，速度不赖。iPhone 4 的显卡比较老了体现不出来，iPad 2 的明显好很多，估计用 iPad 3 测就更厉害了。现在 OpenCL 还处于不公开状态，App Store 里自然不会有程序去用，不知道 Cydia 里有没有程序已经用上了 OpenCL。现在 ARM 平台的显卡还比较鸡肋，以后有了更好的设备，移动并行计算或许能流行起来也说不定啊。

iOS

OpenCL

显存

11 条回复 1970-01-01 08:00:00 +08:00

yezi47

2013-08-06 20:46:55 +08:00

你好，我是新手，我想问下你是用什么软件编写的代码，和如何移植到ios上的？用的什么工具？

linusyang

2013-08-09 22:10:00 +08:00

@yezi47 其实就是很简单的 C 语言程序，当时是用 Xcode 写的，移植的话用 iOS SDK 的工具链，交叉编译一下就可以跑了。OpenCL 目前还是私有库，因为存在 JIT、动态代码的问题，是 Apple 的禁区，目前开放的可能性不大，只是给 Apple 自家的系统程序加速。

CocoaBob

2013-09-25 18:43:31 +08:00

索iOS上OpenCL信息的时候找到这篇文章，针对Xcode 5做了一些修改，最终在iPhone上跑起来了~但有报错，不得不留言麻烦linusyang兄看看~
makefile里的一些配置，在Xcode 5里有所改变，主要是安装Command Line Tools之后，路径变了，现在的配置是：
CC = /usr/bin/clang
LD = /usr/bin/ld
LDID = /usr/local/bin/ldid
CFLAGS = -arch armv7 -Os -I/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS7.0.sdk/usr/include/ -I./include -framework OpenCL -miphoneos-version-min=3.0 -L/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS7.0.sdk/usr/lib/ -F/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS7.0.sdk/System/Library/PrivateFrameworks -isysroot /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS7.0.sdk
其中ldid需要自己在网上找一下。

但我不知道怎么用make之后的binary……最终还是用Xcode 5来测试~
具体操作是：
1，新建一个项目。
2，删掉AppDelegate等ObjC的文件，删掉main.m，删掉UnitTest相关文件。
3，将include文件夹、endianness.c和transmission.c添加到项目
4，在项目Target设置的Header Search Paths里面，添加include目录所在路径
5，endianness.c、transmission.c这两个文件，只要有一个勾上Target Membership即可。
6，然后真机运行测试。

我遇到的报错分别是：
[OpenCL Endianness Demo - Linus Yang]
[Device: ARM CPU Compute Device]
Error: Failed to build program executable!
<program source>:9:9: warning: comparison of integers of different signs: 'int' and 'const unsigned int'
if(i < count)
~ ^ ~~~~~

[OpenCL Transmission Demo - Linus Yang]
[Device: ARM CPU Compute Device]
Step 1: 15.063000 ms, 531.102702 MB/s
Error: Failed to build program executable!
<program source>:8:9: warning: comparison of integers of different signs: 'int' and 'const unsigned int'
if(i < count)
~ ^ ~~~~~

我对OpenCL完全陌生，不知道该怎么处理这些错误。如果linusyang兄有时间的话，请指点一二~

CocoaBob

2013-09-25 19:09:55 +08:00

@CocoaBob 对了，试过加上或去掉unsigned，只是少了最后的warning，Error依然存在。
稍微看了一下文档，clBuildProgram返回值是-11，即CL_BUILD_PROGRAM_FAILURE。而clGetProgramBuildInfo没有返回任何细节……

linusyang

2013-09-26 00:22:50 +08:00

@CocoaBob 不好意思刚看到。是我的问题，之前写得 Makefile 太老了，刚才抽空更新了一下，应该可以适配 Xcode 5.0 了，试试看？

CocoaBob

2013-09-26 06:10:00 +08:00

@linusyang 非常感谢，我这还没到第二天呢，答复非常及时~目前手头iPhone、iPad都升级到了iOS 7，未越狱状态下应该无法ssh了对吧？不知道有没有其他方法来测试这两个程序？目前我的解决方法是在Xcode里新建个项目，用付费的开发者账户code sign后再真机调试……不过遇到了上面所述的error，也许是项目设置问题。先去休息了，明天再研究研究~

linusyang

2013-09-26 11:56:31 +08:00

@CocoaBob 我这边电脑和手机上测试貌似都没问题，待会我整个可以真机调试的工程再测一下，再写个简单的界面吧。

chen2308

2013-09-26 16:08:29 +08:00

Hi，我发现你文中有个小错误：
“(可以看出，第二个测试用 CPU 跑反而快一点，因为 CPU 用的是 __builtin_bswap64，调用内置的指令集做运算，性能不是很好的 GPU 比不过 CPU 的。)”
在iphone 5s之前的sgx gpu根本不支持OpenCL，你这边得到的时间其实都是CPU时间。
另外，我发现在5S上也不支持GPU，估计是驱动还没有准备好。

linusyang

2013-09-26 18:08:58 +08:00

@chen2308 那就怪了，难道是 iOS 的 OpenCL 库直接调用 CPU 运算的么？我也不是很清楚啊。貌似程序编译以后可以正常执行 OpenCL 库的那些函数: https://github.com/downloads/linusyang/opencl-test-ios/Test-iPad2.png

chen2308

2013-09-29 17:13:43 +08:00

@linusyang 是的，他们用的都市CPU运算，你的结果里device都是ARM CPU，如果出现GPU的话才是用GPU进行运算。

linusyang

2013-09-30 00:55:35 +08:00

@chen2308 可能吧，不过其实若是 SOC 都会显示为 CPU 型号的，例如在 GPU 为 HD 4000 的机器上跑这个测试程序显示的结果是这样的：[Device: Intel(R) Core(TM) i5-3317U CPU @ 1.70GHz]