如何在Ubuntu上编译OpenCL？

Question

问题：使用 gcc/g++ 在 ubuntu 上编译 open CL 需要什么头文件和驱动程序？在哪里可以获取它们？

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信息：有一段时间我一直在摸索如何在我的桌面上安装 open CL，如果可能的话，在我的上网本上安装。我尝试过一些教程，但似乎都不起作用。此外，它们都只是一步一步地给出，而没有真正解释为什么、做什么，或者更糟糕的是，它们是特定于特定 IDE 的，因此您必须学习 IDE 才能做任何事情。

所以我的台式机上有 NVIDA GX465，上网本上有集成显卡。我的首要任务当然是我的台式机，上网本只是为了方便开发（两者都运行ubuntu 11.04，并且一旦发布就会运行11.10）。有人可以为我说明一下到底需要什么才能获得它，以便我可以实际编译代码并运行它。如果您还可以解释一下每部分的作用，以便我能够理解它的重要性。

Answer 1

要在 Linux 下编译和运行 OpenCL 代码，您需要四样东西：

1) 支持 OpenCL 的 NVIDIA 驱动程序。 Ubuntu 打包的驱动有点
旧了，但它们应该仍然可以正常工作。除非您明确需要电流
驱动程序，您应该坚持使用 Ubuntu 附带的驱动程序。需要明确的是，这些是
通过受限驱动​​程序管理器安装的相同驱动程序。 OpenCL 库随驱动程序一起提供，因此只需运行 OpenCL 程序驱动程序就足够了。

2）CUDA工具包。这包括编译 OpenCL 代码所需的标头。将其安装到默认位置。

3）GPU计算SDK（可选）。其中包括各种 NVIDIA 特定支持工具以及 OpenCL 代码示例。

所有这三个项目都可以在 http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit- 找到40。

4) OpenCL C++ 绑定（可选）。奇怪的是，它们不包含在 CUDA Toolkit 中，但如果您使用 C++，它们可以使您的代码更加可重读。您可以从 http://www.khronos.org/registry/ 下载它们cl/api/1.1/cl.hpp，然后将其放入您的桌面 /usr/local/cuda/include/CL 中。

安装这些之后，您需要执行更多步骤才能在 NVIDIA SDK 之外编译和运行 OpenCL。

1) CUDA 工具包将包含 OpenCL 标头（列于 http://www.khronos.org/ registry/cl/），可能它们位于目录 /usr/local/cuda/include/CL 中。要使这些标头在系统范围内可用，您应该将此目录链接到 /usr/include/，以便可以通过 /usr/include/CL/[headerfilename] 访问它们。您可以将 /usr/local/cuda/include 添加到您的 C_INCLUDE_PATH 和 CPLUS_INCLUDE_PATH 环境变量，但是这只会持续当前的会话。

2) 确保 OpenCL 库 (libOpenCL.so) 存在于 /usr/lib 中。这应该是由司机设置的，所以你不需要做任何事情。

您已经准备好编写代码了。确保在任何 C(++) 程序中包含 CL/cl.h（如果您想使用 C++ 版本的 API，则包含 CL/cl.hpp）它进行 OpenCL API 调用。编译时，请确保链接到 OpenCL 库（向 gcc 传递 -lOpenCL 标志）。

就您的上网本而言，集成显卡通常不支持 OpenCL。理论上，AMD 的 APP 加速支持运行 OpenCL在CPU上，但尚不清楚它是否真的有效。

Answer 2

Ubuntu 20.04 搭配 NVIDIA Quadro M1200、Lenovo P51

自从我上次尝试以来，软件集成已经好多了，所以我会进行更新。

首先，至少对于图形，我需要调整一些 BIOS 设置，如所提到的，不确定 OpenCL 是否需要：https://askubuntu.com/questions/973605/ubuntu-17-10-boot-stuck-at-message-started-nvidia-persistence-daemon-after-ins/976578#976578

然后，我找到并安装最新的可用驱动程序：

apt-cache search nvidia-driver
sudo apt install nvidia-driver-435 nvidia-opencl-dev

您还可以

software-properties-gtk

在“其他驱动程序”选项卡中进行搜索。

现在我可以编译并运行以下测试程序：

main.c

#include <assert.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

#define CL_TARGET_OPENCL_VERSION 220
#define CL_USE_DEPRECATED_OPENCL_1_2_APIS
#include <CL/cl.h>

int main() {
    cl_command_queue command_queue;
    cl_context context;
    cl_device_id device;
    cl_int input = 1;
    cl_int kernel_result = 0;
    cl_kernel kernel;
    cl_mem buffer;
    cl_platform_id platform;
    cl_program program;
    const char *source = "__kernel void increment(int in, __global int* out) { out[0] = in + 1; }";

    clGetPlatformIDs(1, &platform, NULL);
    clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_ALL, 1, &device, NULL);
    context = clCreateContext(NULL, 1, &device, NULL, NULL, NULL);
    command_queue = clCreateCommandQueue(context, device, 0, NULL);
    buffer = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE | CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR, sizeof(cl_int), NULL, NULL);
    program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &source, NULL, NULL);
    clBuildProgram(program, 1, &device, "", NULL, NULL);
    kernel = clCreateKernel(program, "increment", NULL);
    clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_int), &input);
    clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(cl_mem), &buffer);
    clEnqueueTask(command_queue, kernel, 0, NULL, NULL);
    clFlush(command_queue);
    clFinish(command_queue);
    clEnqueueReadBuffer(command_queue, buffer, CL_TRUE, 0, sizeof (cl_int), &kernel_result, 0, NULL, NULL);

    assert(kernel_result == 2);
    return EXIT_SUCCESS;
}

GitHub 上游

：

gcc -ggdb3  -O0 -Wall -Wextra -pthread -std=c11 \
  -pedantic-errors -o main.out main.c -lm -pthread -lOpenCL
./main.out

注释：

• 找到您的 GPU 型号：https://askubuntu.com/questions/72766/ how-i-find-out-the-model-of-my-graphics-card
• 测试驱动程序是否正常工作：https://askubuntu.com/questions/ 68028/how-do-i-check-if-ubuntu-is-using-my-nvidia-graphics-card
• CUDA 的类似答案：https://askubuntu.com/questions/917356/how-验证 cuda 安装in-16-04/1215237#1215237

带有 NVIDIA NVS 5400M、Lenovo T430 的 Ubuntu 15.10

sudo apt-get install nvidia-352 nvidia-352-dev nvidia-prime nvidia-modprobe
sudo ln -s /usr/include/nvidia-352/GL /usr/local/include
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOpenCL.so.1 /usr/local/lib/libOpenCL.so

然后使用标头：

#include <CL/cl.h>

并编译为：

gcc -o main main.c -lOpenCL

注意：

• 不要安装 nvidia-current 软件包。它很旧了。要么apt-cache搜索nvidia并获取最新的驱动程序，或者使用software-properties-gtk“其他驱动程序”选项卡。

我真的建议升级到 15.10 来让它工作：我以前从未成功过。

Answer 3

在 Ubuntu 16.04 中对我有用的东西

我已经安装了 openCL：

SandyBridge CPU：仅 cpu

IvyBridge GPU

Nvidia GTX 950

安装包

的通用 ubuntu 包

用于 OpenCL基本安装
<代码>
sudo apt install ocl-icd-libopencl1
sudo apt install opencl-headers
sudo apt install clinfo

允许编译 OpenCL 代码的包（我认为是 1.2）

需要链接和编译
<代码>
sudo apt install ocl-icd-opencl-dev

适用于 Intel GT 核心

包，可在 Intel GT、IvyBridge 及更高版本上运行 openCL


sudo apt install beignet


对于 SandyBridge Intel CPU 和其他可能的 CPU

下载此文件
适用于 Ubuntu* 的英特尔® 酷睿™ 和英特尔® 至强® 处理器的 OpenCL™ 运行时 16.1.1（64 位）
在 https://software.intel.com/en-us/articles/ opencl-drivers#latest_linux_SDK_release

安装用于将 rpm 转换为 deb 的软件包
<代码>
sudo apt-get install -y rpm 外星人 libnuma1

解压下载的文件
<代码>
tar -xvf opencl_runtime_16.1.1_x64_ubuntu_6.4.0.25.tgz
cd opencl_runtime_16.1.1_x64_ubuntu_6.4.0.25/rpm/

将 rpm 文件转为 deb
<代码>
fakeroot 外星人 --to-deb opencl-1.2-base-6.4.0.25-1.x86_64.rpm
fakeroot Alien --to-deb opencl-1.2-intel-cpu-6.4.0.25-1.x86_64.rpm

安装 .deb 包
<代码>
sudo dpkg -i opencl-1.2-base_6.4.0.25-2_amd64.deb
sudo dpkg -i opencl-1.2-intel-cpu_6.4.0.25-2_amd64.deb

触摸本地配置文件
<代码>
sudo touch /etc/ld.so.conf.d/intelOpenCL.conf

打开文件
<代码>
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/intelOpenCL.conf

并添加行

/opt/intel/opencl-1.2-6.4.0.25/lib64/clinfo

创建供应商目录并添加 intel.icd
<代码>
sudo mkdir -p /etc/OpenCL/vendors
sudo ln /opt/intel/opencl-1.2-6.4.0.25/etc/intel64.icd /etc/OpenCL/vendors/intel64.icd
须藤ldconfig

测试这是否有效

clinfo 应该列出您的设备
下载此文件

https://codeload.github.com/hpc12/tools/tar。 gz/master

运行此代码以确保一切正常
<代码>
tar xzvf 工具-master.tar.gz
CD工具大师
制作
./打印设备
./cl-演示 1000 10

最后应该打印出 GOOD

对于 Nvidia

安装 nvidia 驱动程序（我使用 370），这应该包括所有运行时驱动程序

Answer 4

我最近在 Linux 上的干净构建中使用了类似的过程，使用 NVIDIA 卡设置 OpenCL。

我采取的步骤：

1 - 安装 NVIDIA 驱动程序。

2 - 安装 CUDA 工具包 - （按照指南中的步骤进行，有很多方法可以做到，但我使用的是 .deb 安装程序，指南可以在这里找到：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/)

3 - 使用 apt-get 安装 OpenCL 标头。命令：sudo apt-get install opencl-headers

使用：CL/opencl.h标头，我能够使用 gcc/g++ 和标志编译 C/C++ 代码： -lOpenCL

步骤说明

1 - 不言自明

2 - CUDA 工具包还安装 OpenCL 库 (libOpencl.so)，但不安装标头（至少在我的系统上没有）

3 -因此可以使用 apt-get 安装标头。头文件存储在 /usr/include/CL 目录中