Khronos Group是一个行业组织,创建开放标准以实现并行计算、图形、视觉、传感处理和动态媒体在各种平台和设备上的编写和加速。Khronos标准包括Vulkan, OpenGL, OpenGL ES, WebGL, OpenCL, SPIR-V, SYCL, WebCL, OpenVX, EGL, OpenMAX, OpenVG, OpenSL ES, StreamInput, COLLADA和glTF。
OpenSL:音频的硬件加速接口。
简单来说,Khronos的任务就是创建一个统一的硬件和软件之间的API,这样无论软件厂商,还是硬件厂商,都能各行其道,互不干扰了。
官网:
https://www.khronos.org/openvx/
上图给出了OpenVX的主要用途,以及它和Khronos其他兄弟项目之间的关系。
OpenVX本身也是一个系列标准。它包括:
OpenVX:一个传统的CV接口。提供包括直方图、Harris、Canny等特征算子的API。
OpenVX SC(Safety Critical):安全版的OpenVX。
OpenVX NN Extension:专门用于提供NN加速方面的API。目前主要集中于CNN的加速,即卷积、池化等操作,对其他NN支持有限。此外,这些API主要用于预测,而非训练。
Khronos官方提供了一个OpenVX的软件参考实现,用于软硬件厂商的测试工作。
相关API文档和参考实现(sample code)参见:
https://www.khronos.org/registry/OpenVX/
Graph mode是OpenVX NN提出的一个基本概念,与之相对的则是原先VX/CL/GL系列标准的immediate mode。
尽管VX标准至今影响力有限,但Graph mode的概念却被越来越多的硬件厂商所接受,比如NVIDIA。
使用Graph的好处如上图所示,它主要减少了Launch阶段所需要的时间。
参考:
https://developer.nvidia.com/blog/constructing-cuda-graphs-with-dynamic-parameters
Constructing CUDA Graphs with Dynamic Parameters
https://blog.csdn.net/qq_38505858/article/details/124290876
OpenVX的立即模式(immediate mode)和图模式(graph mode)和示例讲解
和OpenGL类似,一般将CPU称作Host,而将GPU称作Device。App运行在Host上,而硬件加速由Device实现。
Device上的内存一般不能直接访问,需要使用vxCreateScalar、vxCreateTensor之类的API,将相关数据传到Device上。
类似的,有些API也分为Host版本和Device版本,前者用于Host和Device之间的数据交换,而后者用于Device内部数据的交换。
比如,vxCreateTensorAddressing和vxCreateTensorView,都是选择tensor的某一部分,前者是Host API,而后者是Device API。
和OpenGL一样,OpenVX中的tensor,也是列优先存储的。而C语言是行优先存储的。
行优先/列优先的概念参见《多维数组的行优先和列优先》,亦可参考下文:
http://blog.csdn.net/zhoxier/article/details/8058176
数组按行/列存储
OpenVG是针对诸如Flash和SVG的矢量图形算法库提供底层硬件加速界面的免授权费、跨平台应用程序接口API。
官网:
https://www.khronos.org/openvg/
OpenVG和OpenGL 3D的差异:
1.OpenVG能实现的功能,OpenGL 3D都能实现,后者的功能要强大的多。
2.OpenGL 3D的基本图元是三角形,而OpenVG的基本图元是Path,也就是闭合曲线。通常来说,Path的顶点要远少于三角形。例如,绘制一个圆形,要用很多三角形拟合,但使用Path的话,用3段Bézier curve就可以表示了。
3.OpenVG支持物体任意缩放而不失真,而OpenGL 3D中的物体在大分辨率下会有锯齿。
上图是OpenVG的pipeline。
Vulkan是OpenGL的升级版本。
在OpenGL中Context和单一线程是绑定的,所以所有需要作用于Context的操作,例如改变渲染状态,绑定Shader,调用Draw Call,都只能在单一线程上进行。
Vulkan中不再需要依赖于绑定在某个线程上的Context,而是用全新的基于Queue的方式向GPU递交任务,并且提供多种Synchronization的组件让多线程编程更加亲民。
OpenGL(ES)从来也没很好地解决过硬件设备本身的能力差异问题。
Vulkan:设备都不一样,就别假装自己上层能一样了,上层是否要一样,就让开发者自己决定吧。
Vulkan与Metal、DirectX12并称为三大现代图形API。
OGL:非常老的API,包袱重。如果想做手机端,可以用GLES,相对来说干净很多;
D3D11:状态API,有非常强大完善的驱动支持,易用并且性能非常高。并且有延迟状态模式,和D3D12很多情况下打的有来有回;
D3D12:命令机式的API,完全异步的操作模式,开始把GPU作为异步硬件的更多细节呈现给程序员,难用;
Vulkan:同上,但是全平台。因为没有D3D那么多的包袱,设计更加符合GPU行为。但加入了很多TBD/TBR概念,且信号量复杂,更加难用;
Sample:
https://github.com/KhronosGroup/Vulkan-Samples
教程:
https://vulkan-tutorial.com/
RHI:Render Hardware Interface
参考:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20712354
Vulkan-高性能渲染
https://www.zhihu.com/people/snowfox-68/posts
一个Vulkan的专栏
https://www.zhihu.com/question/456407362
跨平台图形编程的未来会是怎么样的?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/456417172
关于实时渲染和图形API的一些学习资料收录
https://zhuanlan.zhihu.com/p/598557707
Vulkan渲染流程总结
https://zhuanlan.zhihu.com/p/417561163
UE4/UE5的RHI(Vulkan为例)
RenderDoc是一种图形调试器,目前可用于Windows、Linux、Android、Stadia和Nintendo Switch上的Vulkan、D3D11、D3D12、OpenGL和OpenGL ES开发。
官网:
https://renderdoc.org/
一个免费的跨平台抽象软件层,用于加速在嵌入式和移动设备上的多媒体应用程序中捕获和呈现音频、视频和图像。
但是在目前实际应用中,大部分硬件厂商主要提供算法功能,通常也以OMX IL层组件接口方式提供。所以OMX IL层的标准使用最多,DL层几乎没有厂商提供。而AL层是应用逻辑层,大部分系统也都有自己的多媒体框架,也比较少使用AL层接口。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/366810565
OpenMax (OMX) 开发入门
DRM是Linux内核层的显示驱动框架,它把显示功能封装成open/close/ioctl等标准接口,用户空间的程序调用这些接口,驱动设备,显示数据。
https://blog.csdn.net/weixin_41028621/article/details/110202300
Libdrm库
DDX是X Server的2D驱动模块。
DRI的主要作用是让X客户机和X服务器直接控制硬件用的。Linux OpenGL 3D的支持就是通过DRI实现的。其最流行的实现就是Mesa了。
Glamor是一个统一的接口,用于GPU加速2D/3D应用。
SPIR-V是一种用于GPU通用计算和图形学的中间语言。
SPIR-V的二进制的,编组方式类似汇编语言。上图是一个简单的示例。
当然SPIR-V从本质上说,还只是IR,并不是机器码。上例是一个int类型的声明,体现了一切皆ID,就连类型声明也是ID的设计哲学。
而C语言,只有编译阶段有类型的概念,真到链接的时候,就已经只剩下符号表了。机器码就更不可能有类型,这种高级语言才有的特性。
https://blog.csdn.net/qwertyu1234/article/details/50163847
SPIR-V研究:编译器基本原理
官网:
https://www.khronos.org/opencl/
OpenCL是一个硬件中立标准,原则上和计算机的体系结构无关。当然现实中,我们主要使用GPU进行运算加速。
和OpenGL、OpenVX的专用性不同,OpenCL主要定位于通用数学运算。OpenGL年代久远也就罢了。对于像OpenVX这样的新标准,有的时候其内部实现也有可能依赖于OpenCL。毕竟无论哪个领域的专用计算,最终都可以分解为基本的数学运算。
简单来说,OpenVX的封装粒度在层一级,而OpenCL最多只提供到矩阵运算一级的API。
执行内核的各个实例称为work-item。若干个同类的work-item组成一个work-group。
https://www.cnblogs.com/biglucky/p/3755189.html
kernel,work_item和workgroup
https://github.com/microsoft/antares
Antares: an automatic engine for multi-platform kernel generation and optimization. Supporting CPU, CUDA, ROCm, DirectX12, GraphCore, SYCL for CPU/GPU, OpenCL for AMD/NVIDIA, Android CPU/GPU backends.
参考:
http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012
从零开始学习OpenCL开发(一)架构
SYCL是Khronos提供的基于OpenCL的C++接口层。近来有向通用HPC发展的趋势,后端已不再限于OpenCL,开始包括OpenMP/CUDA等。
官网:
https://www.khronos.org/sycl
ComputeCpp是Codeplay公司提供的SYCL接口的实现。它除了支持OpenCL之外,还支持CUDA和C++AMP。
官网:
https://www.codeplay.com/products/computesuite/computecpp
triSYCL:
https://github.com/triSYCL/triSYCL
DPC++:
https://github.com/intel/llvm/tree/sycl
hipSYCL:
https://github.com/illuhad/hipSYCL
前面几个是backend,以下是frontend:
libclc:
https://libclc.llvm.org/
Portable Computing Language是另一个知名的OpenCL实现。
官网:
http://portablecl.org/
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